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：基於python3的可視化關聯規則挖掘系統（Apriori算法和FP-growth算法）
關聯規則挖掘算法 關聯規則挖掘算法可以實現從兩種經典算法Apriori或FP Growth中任意選取算法，輸出各個頻繁項集和強關聯規則。輸入文件由本地導入，可自行設置最小支持度計數和最小置信度參數值。 Apriori算法設計思想 Apriori算法本質上使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，使用候選項集找頻繁項集，其特點在於每找一次頻繁項集就需要掃描一次數據庫。 FP growth算法設計思想 FP ...
2020-03-10 18:11 0 2842 推薦指數：
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