1樓:
apriori演算法使用apriori性質來生產候選項集的方法,大大壓縮了頻繁集的大小,取得了很好的效能。
apriori演算法是什麼?適用於什麼情境
2樓:匿名使用者
經典的關聯規則挖掘演算法包括apriori演算法和fp-growth演算法。apriori演算法多次掃描交易資料庫,每次利用候選頻繁集產生頻繁集;而fp-growth則利用樹形結構,無需產生候選頻繁集而是直接得到頻繁集,大大減少掃描交易資料庫的次數,從而提高了演算法的效率。但是apriori的演算法擴充套件性較好,可以用於平行計算等領域。
apriori algorithm是關聯規則裡一項基本演算法。是由rakesh agrawal和ramakrishnan srikant兩位博士在2023年提出的關聯規則挖掘演算法。關聯規則的目的就是在一個資料集中找出項與項之間的關係,也被稱為購物藍分析 (market basket analysis),因為「購物藍分析」很貼切的表達了適用該演算法情景中的一個子集。
資料探勘中的apriori演算法的具體步驟是什麼?
3樓:vincent呂
演算法:apriori
輸入:d - 事務資料庫;min_sup - 最小支援度計數閾值
輸出:l - d中的頻繁項集
方法:l1=find_frequent_1-itemsets(d); // 找出所有頻繁1項集
for(k=2;lk-1!=null;k++)
lk=}
return l=所有的頻繁集;
procedure apriori_gen(lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
for each項集l1屬於lk-1
for each項集 l2屬於lk-1
if((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&........
&& (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1] return ck; procedure has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; lk-1:frequent(k-1)-itemsets) for each(k-1)-subset s of c if s不屬於lk-1 then return true; return false; apriori演算法的問題 4樓:手機使用者 不知道你知不知道什麼叫泛型,你可以寫成list,然後在while中給transact賦值,比如說transact.setcontener(contener)然後,把你內 需要的欄位容全部set進去,然後在translist.add(transact)。ok問題解決。 如果你這都看不懂的話,建議去看看書 可以形容優bai點的詞語有 一 細du心 拼音 zhi daox x n 解釋 用心細密 版 人。照權料。二 勇敢 拼音 y ngg n 解釋 不怕危險和困難 有膽量 機智 作戰。三 誠實 拼音 ch ngsh 解釋 言行跟內心思想一致 指好的思想行為 不虛假 這孩子很 不會撒謊。四 孝順 拼音 x... 組合式鋼模板，是現代模板技術中，具有通用性強 裝拆方便 週轉次數多等優點的一種 以鋼代木 的新型模板，用它進行現澆鋼筋混凝土結構施工，可事先按設計要求組拼成樑 柱 牆 樓板的大型模板，整體吊裝就位，也可採用散裝散拆方法。鋁模板，鋁合金製作的新型建築模板，建築行業新興起的綠色施工模板，以操作簡單 施工... 第一，電子政務可以實現資訊 資源和組織的高度整合。第二，電子政務具有良好的互動性。第三，電子政務可以促進政務公開。第四，電子政務可以提高行政效率。第五。電子政務有利於提高政治參與的水平。從事電子政務建設的環球科技工作者真誠為您解答，並推薦政務協同辦公系統。新時期電子政務發展在新政策與新理念的指導下，...優點有哪些，人優點有哪些
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