机器学习实战笔记-使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
上一章我们讨论了从数据集中获取有趣信息的方法，最常用的两种分别是频繁项集与关联规则。第11章中介绍了发现频繁项集与关键规则的算法，本章将继续关注发现频繁项集这一任务。我们会深人探索该任务的解决方法，并应用FP-growth算法进行处理，该算法能够更有效地挖掘数据。这种算法虽然能更为高效地发现 ...
原文：FP-growth高效频繁项集发现
FP growth 算法优缺点： 优点：一般快于Apriori 缺点：实现比较困难，在某些数据上性能下降 适用数据类型：标称型数据 算法思想： FP growth算法是用来解决频繁项集发现问题的，这个问题再前面我们可以通过Apriori算法来解决，但是虽然利用Apriori原理加快了速度，仍旧是效率比较低的。FP growth算法则可以解决这个问题。FP growth算法使用了频繁模式树 Fre ...
2014-12-09 23:55 0 2595 推荐指数：
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