#首先构造FP树,然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时,需要对数据集扫描两边,第一遍扫描用来统计频率,第二遍扫描至考虑频繁项集。下面举例对FP树加以说明。def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList): bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1...
基于FP-growth算法的数据挖掘实例研究
文中分析了FP-growth算法的执行步骤并将其应用于预处理的音乐数据,结合用户属性挖掘出符合用户需求的精 准数据和规则并进行音乐推荐和广告推送。实验表明FP-growth算法的运行时间比Apriori算法大约少了一个数量级, 且在音乐推荐方面具有可行性。 【关键词】数据挖掘;FP-growth;关联规则;音乐推荐 【中图分类号】P413...
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关于关联规则,正确的是:( )。A.关联规则挖掘的算法主要有: Apriori和FP-GrowthB.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例C.一个项集满足最小支持度,我们
关于关联规则,正确的是:( )。 A、关联规则挖掘的算法主要有: Apriori和FP-Growth B、一个项集满足最小支持度,我们称之为频繁项集 C、啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例 D、支持度是衡量关联规则重要性的一个指标 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 半剖视图中视图部分与剖视图部分的分...
2015年第5期第37卷总第251期物流工程与管理LOGISTICSENGlNEERlNGANDMANAGEMENT经济与管理doi:10.3969/j.i..