FPGROWTH算法优点 　　相比Apriori算法需要多次扫描数据库，FPGrowth只需要对数据库扫描2 ...

一、FPGrowth算法理解 Spark.mllib 提供并行FP-growth算法，这个算法属于关联规则算法【关联规则：两不相交的非空集合A、B，如果A=>B，就说A=>B是一条关联规则，常提及的{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则】，经常用于挖掘频度物品集 ...

Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 　　FpGrowth ...

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/8b9cb1875288d9f6cfc2f5a9b2f10eac.html GBDT算法 江湖传言：GBDT算法堪称算法界的倚天剑屠龙刀 ...

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/82c3ef86303321055eb10f7e100eb84b.html PIC算法 幂迭代聚类 PIC算法全称Power iteration ...

关联规则挖掘最典型的例子是购物篮分析，通过分析可以知道哪些商品经常被一起购买，从而可以改进商品货架的布局。 1. 基本概念 首先，介绍一些基本概念。 (1) 关联规则：用于表示数据内隐含的关联性 ...

一.简介 　　KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 二.步骤 　　1.为待聚类的点寻找聚类中心。 　　2.计算每个点到聚类中心的距离 ...

算法说明 　　线性回归是利用称为线性回归方程的函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析方法，只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归，在实际情况中大多数都是多元回归。 　　线性回归（Linear Regression）问题属于监督学习 ...