频繁模式挖掘中Apriori、FP-Growth和Eclat算法的实现和对比（Python实现）
最近上数据挖掘的课程，其中学习到了频繁模式挖掘这一章，这章介绍了三种算法，Apriori、FP-Growth和Eclat算法；由于对于不同的数据来说，这三种算法的表现不同，所以我们本次就对这三种算法在不同情况下的效率进行对比。从而得出适合相应算法的情况。 GitHub：https ...
原文：频繁模式挖掘apriori算法介绍及Java实现
频繁模式是频繁地出如今数据集中的模式 如项集 子序列或者子结构 。比如。频繁地同一时候出如今交易数据集中的商品 如牛奶和面包 的集合是频繁项集。 一些基本概念 支持度：support A gt B P A并B 置信度：confidence A gt B P B A 频繁k项集：假设项集I的支持度满足提前定义的最小支持度阈值。则称I为频繁项集，包括k个项的项集称为k项集。 算法思想 Apriori ...
2016-03-22 12:53 0 2079 推荐指数：
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