原文:Mahout源碼分析:並行化FP-Growth算法

FP Growth是一種常被用來進行關聯分析,挖掘頻繁項的算法。與Aprior算法相比,FP Growth算法采用前綴樹的形式來表征數據,減少了掃描事務數據庫的次數,通過遞歸地生成條件FP tree來挖掘頻繁項。參考資料 詳細分析了這一過程。事實上,面對大數據量時,FP Growth算法生成的FP tree非常大,無法放入內存,挖掘到的頻繁項也可能有指數多個。本文將分析如何並行化FP Growt ...

2014-09-13 14:35 4 3144 推薦指數:

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關聯分析FP-Growth算法

  關聯分析又稱關聯挖掘,就是在交易數據、關系數據或其他信息載體中,查找存在於項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性或因果結構。關聯分析的一個典型例子是購物籃分析。通過發現顧客放入購物籃中不同商品之間的聯系,分析顧客的購買習慣。比如,67%的顧客在購買尿布的同時也會購買啤酒。通過了 ...

Mon Aug 11 19:46:00 CST 2014 0 23256
使用Apriori算法FP-growth算法進行關聯分析

系列文章:《機器學習實戰》學習筆記 最近看了《機器學習實戰》中的第11章(使用Apriori算法進行關聯分析)和第12章(使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集)。正如章節標題所示,這兩章講了無監督機器學習方法中的關聯分析問題。關聯分析可以用於回答"哪些商品經常被同時購買?"之類的問題 ...

Mon May 18 07:25:00 CST 2015 8 76880
FP-Growth算法及演示程序

FP-Growth算法 FP-Growth(頻繁模式增長)算法是韓家煒老師在2000年提出的關聯分析算法,它采取如下分治策略:將提供頻繁項集的數據庫壓縮到一棵頻繁模式樹(FP-Tree),但仍保留項集關聯信息;該算法和Apriori算法最大的不同有兩點:第一,不產生候選集,第二 ...

Thu Sep 12 22:20:00 CST 2013 1 20065
Apriori算法FP-growth算法

目錄 1. 關聯分析 2. Apriori原理 3. 使用Apriori算法來發現頻繁集 4. 使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集 5. 示例:從新聞網站點擊流中挖掘新聞報道 擴展閱讀 系列文章:《機器學習實戰》學習筆記 最近 ...

Sun Oct 01 00:52:00 CST 2017 1 1541
java實現fp-growth算法

最近公司項目上用到頻繁項發現算法,於是就用java實現了一個fp-growth算法實現。 環境說明 版本說明 備注 操作系統 debian 9 無  jdk ...

Fri Jun 28 09:39:00 CST 2019 0 953
Apriori算法+FP-Growth算法

Apriori算法 一、關聯分析 關聯分析是在大規模數據集中尋找有趣關系的任務,有兩種形式:頻繁項集(frequent item sets)和關聯規則(association rules)。頻繁項集是經常出現在一塊兒的物品的集合,關聯規則暗示兩種物品之間可能存在很強的關系。 1、一個項 ...

Sun Dec 16 02:29:00 CST 2018 0 685
機器學習(九)—FP-growth算法

FP-growth算法。   和Apriori算法相比,FP-growth算法只需要對數據庫進行兩次遍歷,從而高效 ...

Fri Oct 02 04:54:00 CST 2015 2 21641
java實現fp-growth算法

本文參考韓家煒《數據挖掘-概念與技術》一書第六章,前提條件要理解 apriori算法。 另外一篇寫得較好的文章在此推薦: http://hi.baidu.com/nefzpohtpndhovr/item/9d5c371ba2dbdc0ed1d66dca 0.實驗數據集 ...

Tue May 23 17:11:00 CST 2017 0 1942
 
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