FP-growth算法发现频繁项集——发现频繁项集
常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下
FP - growth 发现频繁项集
FP-growth是一种比Apriori更高效的发现频繁项集的方法。FP是frequentpattern的简称，即常在一块儿出现的元素项的集合的模型。通过将数据集存储在一个特定的FP树上，然后发现频繁项集或者频繁项对。通常，FP-growth算法的性能比Apriori好两个数量级以上。FP树与一般的...
FP-growth算法发现频繁项集——构建FP树
常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下
关联规则—频繁项集Apriori算法
频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系，因此将关联规则挖掘用于分类也会产生比较好的效果。关联规则就是在给定训练项集上频繁出现的项集与项集之间的一种紧密的联系。其中“频繁”是由人为设定的一个阈值即支持度（support）来衡量，“紧密”也是由人为设定的一个关联阈...
机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集
机器学习实战（MachineLearninginAction）学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集关键字：FPgrowth、频繁项集、条件FP树、非监督学习作者：米仓山下时间：2018-11-3机器学习实战（MachineLearninginAction,@author:...