第一点,通过将支持度高的项排在前面,使得生成的FP-tree中,出现频繁的项更可能被共享,从而有效地节省算法运行所需要的空间。第二点,通过这种排序,可以对FP-tree所包含的频繁模式进行互斥的空间拆分,得到相互独立的子集,而这些子集又组成了完整的信息。 二、FP-tree子集分割方法 如上图,求p为前缀的投影数据库:根...
updateTree(orderItems, retTree, headerTable, count) # 更新FP树 return retTree, headerTable # 根据每条进行过滤排序后的交易记录构建FP树 def updateTree(items, inTree, headerTable, count): if items[0] in inTree.children: # 第一个元素项在树的子节点中是否存在 inTree.children[items[0]].incre...
1.给定如下表 所示的一个事务数据库,画出FP-tree树的生成过程。 100 BCDE 200 ACE 300 ABCE 400 CDEF 500 ABCDEF 答: 扫描(出现次数): 设最小支持度:Supportmin=3; F-List降序排序: CEABD 重写: 2.结合下面的例子给出KNN算法的步骤 如图所示,有两类数据,分别是蓝色方块和红色三角形,现在,我们在图正...