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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...