頻繁模式挖掘中Apriori、FP-Growth和Eclat算法的實現和對比（Python實現）
最近上數據挖掘的課程，其中學習到了頻繁模式挖掘這一章，這章介紹了三種算法，Apriori、FP-Growth和Eclat算法；由於對於不同的數據來說，這三種算法的表現不同，所以我們本次就對這三種算法在不同情況下的效率進行對比。從而得出適合相應算法的情況。 GitHub：https ...
原文：頻繁模式挖掘apriori算法介紹及Java實現
頻繁模式是頻繁地出如今數據集中的模式 如項集 子序列或者子結構 。比如。頻繁地同一時候出如今交易數據集中的商品 如牛奶和面包 的集合是頻繁項集。 一些基本概念 支持度：support A gt B P A並B 置信度：confidence A gt B P B A 頻繁k項集：假設項集I的支持度滿足提前定義的最小支持度閾值。則稱I為頻繁項集，包括k個項的項集稱為k項集。 算法思想 Apriori ...
2016-03-22 12:53 0 2079 推薦指數：
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