FP-growth 算法 一种用于发现频繁项集的高效算法 以下是对FP-growth 算法的详解、应用场景以及用 C 语言实现并为每一行代码添加详细注释: 一、FP-growth 算法详解 FP-growth 算法是一种用于发现频繁项集的高效算法。它通过构建一棵频繁模式树(FP-tree)来压缩数据,并在树中进行频繁项集的挖掘,避免了多次扫描原始...
lu**ky 上传239.66 KB 文件格式 rar fp-growth c fp-tree 这是一个使用C语言实现的FP-growth算法。运行run.bat文件,数据集在test.txt中,数据间用空格分隔。 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 Go - Go语言开发 - 算法 2025-01-05 01:51:44 积分:1 ...
百度试题 题目事务数据集如下表所示,按照 FP-growth 算法的思路,以 c 为后缀搜索到的频繁项集有( ) A.{c}B.{b,c}C.{a,b,c}D.{a,c}相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
首先,扫描数据集一次,找出频繁项,并按支持度降序排列。 然后,构建FP树,这是一个压缩表示的数据结构,其中每个项集对应树中的一个路径。 挖掘FP树: 从FP树中递归地挖掘频繁项集。这个过程通常从支持度最低的频繁项开始,逐步向上挖掘。 对于每个频繁项,构建条件模式基(即该项的前缀路径),然后基于这些条件模式基构...
以下关于FP-Growth算法表述不正确的有 ( )。A.FP-growth只需要一次遍历数据,大大提高了效率B.FP-growth算法是对Apriori算法的改进C.F
1. 构建频繁1项集:统计每个项的频率得到 {A: 4, B: 3, C: 4, D: 2, E: 3},根据频率降序排序得到 {A, C, B, E, D}。 2. 构建FP树:依次将事务插入FP树中,得到如下树结构: - 根节点 - A (4) - C (3) - E (2) - B (1) - C (1) - E (1) - D (1) - C (1) - ...
因此我这里考虑的是以$support \; count$为分割标准，如对于$c,f,a,b,m$而言，$f,c$的$support \; count$都为4，而$a,b,m$都为3，但我们不考虑最后一层，因为它们都可能成为叶子节点。因此可以以如下方式实现：其中self.__fitemsets是一个存储FIs计数的字典。然后我们在构建树的过程中按照...
关于FP-Growth算法,下列说法不正确的是( )A.FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录B.挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录C.算法需要生成候选集合
事务数据集如下表所示,按照 FP-growth 算法的思路,以 c 为后缀搜索到的频繁项集有( )A.{c}B.{b,c}C.{a,b,c}D.{a,c}的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效
关于FP-growth算法,下列说法错误的是( )。A.它采取分而治之的策略B.它没有候选生成,也没有候选测试C.它不重复扫描整个数据库D.挖掘结果中有重复的频繁项集