機器學習實戰筆記-使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集
上一章我們討論了從數據集中獲取有趣信息的方法，最常用的兩種分別是頻繁項集與關聯規則。第11章中介紹了發現頻繁項集與關鍵規則的算法，本章將繼續關注發現頻繁項集這一任務。我們會深人探索該任務的解決方法，並應用FP-growth算法進行處理，該算法能夠更有效地挖掘數據。這種算法雖然能更為高效地發現 ...
原文：FP-growth高效頻繁項集發現
FP growth 算法優缺點： 優點：一般快於Apriori 缺點：實現比較困難，在某些數據上性能下降 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： FP growth算法是用來解決頻繁項集發現問題的，這個問題再前面我們可以通過Apriori算法來解決，但是雖然利用Apriori原理加快了速度，仍舊是效率比較低的。FP growth算法則可以解決這個問題。FP growth算法使用了頻繁模式樹 Fre ...
2014-12-09 23:55 0 2595 推薦指數：
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