原文:K-频繁项集挖掘并行化算法(Apriori算法在Spark上的实现)

大家好,下面为大家分享的实战案例是K 频繁相机挖掘并行化算法。相信从事数据挖掘相关工作的同学对频繁项集的相关算法 比较了解,这里我们用Apriori算法及其优化算法实现。 首先说一下实验结果。对于 G, W条记录的数据,我们用了 秒就算完了 频繁项集的挖掘。应该还算不错。 给出题目: 本题的较第四题难度更大。我们在写程序的时候一定要注意写出的程序是并行化的,而不是只在client上运行的单机程序 ...

2015-01-02 14:27 4 4121 推荐指数:

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基于spark实现并行化Apriori算法

详细代码我已上传到github:click me 一、 实验要求 在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁挖掘并行化算法。要求程序利用 Spark 进行并行计算。 二、算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据,设Lk是k ...

Fri Dec 21 10:24:00 CST 2018 9 2532
发现频繁的方法 Apriori算法

我们是通过算法来找到数据之间的关联规则(两个物品之间可能存在很强的相关关系)和频繁(经常出现在一起的物品的集合)。 我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁的 一个支持度是指在所有数据集中出现这个的概率,可能只包含一个选项,也有可能是多个选项的组合。 置信 ...

Sun Feb 24 07:49:00 CST 2019 0 1617
Apriori算法-频繁-关联规则

计算频繁: 首先生成一个数据 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...

Fri Dec 15 04:20:00 CST 2017 0 5174
关联规则—频繁Apriori算法

频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系,因此将关联规则挖掘用于分类也会产生比较好的效果。关联规则就是在给定训练频繁出现的之间的一种紧密的联系。其中“频繁”是由人为设定的一个阈值即支持度 (support)来衡量,“紧密”也是由人为设定的一个 ...

Fri Jan 26 15:35:00 CST 2018 0 4633
基于GPU的算法并行化

GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU,其具有以下三个方面的优势: l 并行度高:GPU的Core数远远多于CPU(如G100 GPU有240个Cores),从而GPU的任务并发度也远高于CPU; l 内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU,如CPU (DDR-400)带宽 ...

Thu Jul 28 08:05:00 CST 2016 0 5659
频繁算法

基础知识: 用户 薯片(A) 可乐(B) 铅笔(C) 羽毛球(D) 洗衣液(E) 1 √ ...

Wed Apr 03 00:24:00 CST 2019 0 1319
频繁挖掘apriori和fp-growth

Apriori和fp-growth是频繁(frequent itemset mining)挖掘中的两个经典算法,虽然都是十几年前的,但是理解这两个算法对数据挖掘和学习算法都有很大好处。在理解这两个算法之前,应该先了解频繁挖掘是做什么用的。 频繁挖掘是关联规则挖掘中的首要的子任务 ...

Wed Jul 18 00:21:00 CST 2018 0 1372
 
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