FP-growth算法發現頻繁項集（二）——發現頻繁項集
上篇介紹了如何構建FP樹，FP樹的每條路徑都滿足最小支持度，我們需要做的是在一條路徑上尋找到更多的關聯關系。 抽取條件模式基 首先從FP樹頭指針表中的單個頻繁元素項開始。對於每一個元素項，獲得其對應的條件模式基（conditional pattern base)，單個元素項的條件模式基 ...
原文：FP-growth算法發現頻繁項集（一）——構建FP樹
常見的挖掘頻繁項集算法有兩類，一類是Apriori算法，另一類是FP growth。Apriori通過不斷的構造候選集 篩選候選集挖掘出頻繁項集，需要多次掃描原始數據，當原始數據較大時，磁盤I O次數太多，效率比較低下。FPGrowth不同於Apriori的 試探 策略，算法只需掃描原始數據兩遍，通過FP tree數據結構對原始數據進行壓縮，效率較高。 FP代表頻繁模式 Frequent Pat ...
2017-09-05 22:39 5 18241 推薦指數：
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