Spark - Frequent Pattern Mining 官方文檔:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-frequent-pattern-mining.html 挖掘頻繁項、項集、子序列或者其他子結構通常是大規模數據分析的第一步,這也是近些年數據挖掘 ...
之前一直接觸的都是頻繁模式挖掘比如Aprior或者FP GROWTH,偶然需要用到時間序列的頻繁模式挖掘,也就是事件的發生不再是無序的,而是有序的發生,看到兩篇博客寫的很清楚: http: www.cnblogs.com pinard p .html http: www.cnblogs.com pinard p .html 序列模式挖掘就是找出頻繁的subsquences,什么是subsequen ...
2017-06-14 10:16 0 1519 推薦指數:
Spark - Frequent Pattern Mining 官方文檔:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-frequent-pattern-mining.html 挖掘頻繁項、項集、子序列或者其他子結構通常是大規模數據分析的第一步,這也是近些年數據挖掘 ...
所謂序列模式,我的定義是:在一組有序的數據列組成的數據集中,經常出現的那些序列組合構成的模式。跟我們所熟知的關聯規則挖掘不一樣,序列模式挖掘的對象以及結果都是有序的,即數據集中的每個序列的條目在時間或空間上是有序排列的,輸出的結果也是有序的。舉個簡單的例子來說明,關聯規則一個經典的應用是計算超市 ...
基本的序列模式挖掘:主要包括一些經典算法,分為以下三類。 1)基於Apriori特性的算法:Apriori(['eɪprɑɪ'ɔ:rɪ])算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等 2)基於垂直格子的算法:SPADE ...
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非頻繁模式 非頻繁模式,是一個項集或規則,其支持度小於閾值minsup. 絕大部分的頻繁模式不是令人感興趣的,但其中有些分析是有用的,特別是涉及到數據中的負相關時,如一起購買DVD的顧客多半不會購買VCR,反之亦然,這種負相關模式有助於識別競爭項(competing item),即可以相互 ...
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=>B)=P(A並B) 置信度:confidence(A=>B)=P(B ...
挖掘頻繁模式、關聯和相關性:基本概念和方法 頻繁模式(frequent pattern)是頻繁地出現在數據集中的模式(如項集、子序列或子結構)。 例如,頻繁地同時出現在交易數據集中的商品(如牛奶和面包)的集合是頻繁項集。 一個子序列,如首先購買PC,然后是數碼相機,再后是內存卡,如果它頻繁 ...