Apriori算法-頻繁項集-關聯規則
計算頻繁項集： 首先生成一個數據集 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] def ...
原文：FP-TREE 算法，頻繁項集與關聯規則分析
使用場景如： 用戶頻道屬性分析 用戶忠誠度分析 用戶偏好路徑分析 用戶偏好終端分析 用戶訪問網站時間分析 用戶瀏覽內容分析 例子：一用戶某次訪問網站的路徑示意圖 Apriori算法 需要掃描多個事物數據集，增加IO開銷。會產生 的k次方頻繁項集。 FP Tree算法 概念： 樹 鏈 節點 節點的前向路徑 單支 多支 條件基 若Tree為單支，則輸出整條單支和條件基BASE，支持度為單支中所有節點支 ...
2016-03-30 18:44 0 2182 推薦指數：
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