原文:序列模式挖掘--SPADE算法

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2019-12-17 15:36 2 1621 推薦指數:

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序列模式挖掘

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 ...

Sun Jul 21 04:52:00 CST 2013 0 3274
關聯規則之序列模式挖掘--GSP算法

關聯規則--Apriori算法部分討論的關聯模式概念都強調同時出現關系,而忽略數據中的序列信息(時間/空間): 時間序列:顧客購買產品X,很可能在一段時間內購買產品Y; 空間序列:在某個點發現了現象A,很可能在下一個點發現現象Y。 例:6個月以前購買奔騰PC的客戶很可能在一個月內訂購新 ...

Sat Apr 28 07:54:00 CST 2018 0 6512
序列頻繁模式挖掘

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/6323182.html http ...

Wed Jun 14 18:16:00 CST 2017 0 1519
序列模式挖掘綜述

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 ...

Fri Jul 20 17:21:00 CST 2018 0 3284
數據挖掘之關聯分析五(序列模式

購物籃數據常常包含關於商品何時被顧客購買的時間信息,可以使用這種信息,將顧客在一段時間內的購物拼接成事務序列,這些事務通常基於時間或空間的先后次序。 問題描述 一般地,序列是元素(element)的有序列表。可以記做\(s = (e_1, e_2, \cdots, e_n)\),其中每個 ...

Thu Aug 20 03:41:00 CST 2015 3 8980
時間序列挖掘-DTW加速算法FastDTW簡介

本文地址為:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者聯系方式為kemaswill@163.com,轉載請注明出處。 關於DTW算法的簡介請見我的上一篇博客:時間序列挖掘-動態時間歸整算法原理和實現。 DTW采用動態規划來計算兩個時間序列之間的相似性 ...

Fri Apr 19 01:29:00 CST 2013 2 15687
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=>B)=P(A並B) 置信度:confidence(A=>B)=P(B ...

Tue Mar 22 20:53:00 CST 2016 0 2079
時間序列挖掘-預測算法-三次指數平滑法(Holt-Winters)

在時間序列中,我們需要基於該時間序列當前已有的數據來預測其在之后的走勢,三次指數平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的進行時間序列的預測。 時間序列數據一般有以下幾種特點:1.趨勢(Trend ...

Mon Apr 01 23:53:00 CST 2013 0 27954
 
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