关联规则 -- 简介 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系。它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法。 Apriori算法是一种挖掘 ...
本来老师是想让我学Hadoop的,也装了Ubuntu,配置了Hadoop,一时间却不知从何学起,加之自己还是想先看点自己喜欢的算法,学习Hadoop也就暂且搁置了,不过还是想问一下园子里的朋友有什么学习Hadoop好点的资料,求推荐 言归正传,继Apriori算法之后,今天来学习FP growth算法。 和Apriori算法相比,FP growth算法只需要对数据库进行两次遍历,从而高效发现频繁 ...
2015-10-01 20:54 2 21641 推荐指数:
关联规则 -- 简介 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系。它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法。 Apriori算法是一种挖掘 ...
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 ...
[comment]: # 机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集。 基本概念 ...
Apriori算法的一个主要瓶颈在于,为了获得较长的频繁模式,需要生成大量的候选短频繁模式。FP-Growth算法是针对这个瓶颈提出来的全新的一种算法模式。目前,在数据挖掘领域,Apriori和FP-Growth算法的引用次数均位列三甲。 FP的全称 ...
FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree),但仍保留项集关联信息;该算法和Apriori算法最大的不同有两点:第一,不产生候选集,第二 ...
关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同 ...
目录 1. 关联分析 2. Apriori原理 3. 使用Apriori算法来发现频繁集 4. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 5. 示例:从新闻网站点击流中挖掘新闻报道 扩展阅读 系列文章:《机器学习实战》学习笔记 最近 ...
Apriori算法 一、关联分析 关联分析是在大规模数据集中寻找有趣关系的任务,有两种形式:频繁项集(frequent item sets)和关联规则(association rules)。频繁项集是经常出现在一块儿的物品的集合,关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 1、一个项 ...