Python機器學習算法 — 關聯規則（Apriori、FP-growth）
關聯規則 -- 簡介 關聯規則挖掘是一種基於規則的機器學習算法，該算法可以在大數據庫中發現感興趣的關系。它的目的是利用一些度量指標來分辨數據庫中存在的強規則。也即是說關聯規則挖掘是用於知識發現，而非預測，所以是屬於無監督的機器學習方法。 Apriori算法是一種挖掘 ...
原文：【機器學習】關聯規則挖掘（二）：頻繁模式樹FP-growth
Apriori算法的一個主要瓶頸在於，為了獲得較長的頻繁模式，需要生成大量的候選短頻繁模式。FP Growth算法是針對這個瓶頸提出來的全新的一種算法模式。目前，在數據挖掘領域，Apriori和FP Growth算法的引用次數均位列三甲。 FP的全稱是Frequent Pattern，在算法中使用了一種稱為頻繁模式樹 Frequent Pattern Tree 的數據結構。FP tree是一種特 ...
2014-11-04 09:12 0 3101 推薦指數：
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