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：关联分析中寻找频繁项集的FP-growth方法
关联分析是数据挖掘中常用的分析方法。一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合。 引入一个定义，项集的支持度 support ，是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例。 规定一个最小支持度，那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集 frequent item set 。 如何找到数据集中所有的频繁项集呢 最简单的方法是对所有项集进行统计，可以通过逐渐增大项集大小的方式来遍历所有 ...
2018-08-17 18:03 2 1427 推荐指数：
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