原文:PrefixSpan算法原理总结

前面我们讲到频繁项集挖掘的关联算法Apriori和FP Tree。这两个算法都是挖掘频繁项集的。而今天我们要介绍的PrefixSpan算法也是关联算法,但是它是挖掘频繁序列模式的,因此要解决的问题目标稍有不同。 .项集数据和序列数据 首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同,如下图所示。 左边的数据集就是项集数据,在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了,每个项集数据由若干项组成 ...

2017-01-20 23:13 29 20382 推荐指数:

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用Spark学习FP Tree算法PrefixSpan算法

    在FP Tree算法原理总结PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法。由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark ...

Sun Jan 22 22:24:00 CST 2017 24 9289
Apriori算法原理总结

Apriori算法用来找出频繁出现的数据集合。 1. 频繁项集的评估标准 常用的频繁项集的评估标准有支持度、置信度、提升度三个。 支持度:几个关联数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重。或者说几个关联数据出现的概率。 比如两个想分析关联性的数据X和Y,则支持度 ...

Thu Jun 10 16:52:00 CST 2021 0 200
EM算法原理总结

    EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题     我们经常会从样本 ...

Sun May 28 01:12:00 CST 2017 124 60319
Apriori算法原理总结

的仓库位置,达到节约成本,增加经济效益的目的。下面我们就对Apriori算法做一个总结。 1. 频繁 ...

Wed Jan 18 01:05:00 CST 2017 39 62952
EM算法原理总结

曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...

Sat Jul 20 01:52:00 CST 2019 0 422
聚类算法原理总结

聚类分析是非监督学习的很重要的领域。所谓非监督学习,就是数据是没有类别标记的,算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律。而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。下面是sklearn中对各种聚类算法的比较。 KMeans ...

Tue Nov 03 04:37:00 CST 2020 0 1025
FP Tree算法原理总结

    在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法 ...

Fri Jan 20 05:19:00 CST 2017 33 30165
 
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