FP-growth高效频繁项集发现
FP-growth 算法优缺点： 优点：一般快于Apriori 缺点：实现比较困难，在某些数据上性能下降 适用数据类型：标称型数据 算法思想： FP-growth算法是用来解决频繁项集发现问题的，这个问题再前面 ...
原文：频繁项集挖掘之apriori和fp-growth
Apriori和fp growth是频繁项集 frequentitemsetmining 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，应该先了解频繁项集挖掘是做什么用的。 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的首要的子任务。关联规则挖掘是要找出一个数据集上，满足一定条件的项集。这些项的集合能构成形如蕴含式 A gt B 这样的 规则 ...
2018-07-17 16:21 0 1372 推荐指数：
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