网站建设云主机云服务器,软件工程师考试报名,wordpress商城插件,连锁店销售管理系统一、什么是闭合项集? Close算法对Apriori算法的改进在什么地方?
闭合项集#xff1a;就是指一个项集x#xff0c;它的直接超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数。 改进的地方#xff1a; 改进方向#xff1a; 加速频繁项目集合的生成#xff0c;减少数据库库的扫…一、什么是闭合项集? Close算法对Apriori算法的改进在什么地方?
闭合项集就是指一个项集x它的直接超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数。 改进的地方 改进方向 加速频繁项目集合的生成减少数据库库的扫描次数。
close算法改进基于的基本原理 一个频繁闭合项目集的所有闭合子集一定是频繁的一个非频繁闭合项目集的所有闭合超集一定是非频繁的。
二、Fp-tree是如何压缩数据库的?建立下表的条件模式库并挖掘频繁模式。Min_ sup3.关联规则的种类有哪些?举例说明。 解题思路 1、建立项头表 我们第一次扫描数据得到所有频繁一项集的计数。然后删除支持低于阈值的项将1项频繁集放入项头表并按照支持度降序排列。接着第二次也是最后一次扫描数据将读到的原始数据剔除非频繁1项集并按照支持度降序排列。
2、将原始数据进行排序 3、FP Tree的建立 有了项头表和排序后的数据集我们就可以开始FP树的建立了。开始FP树没有数据建立FP树时我们一条条的读入排序后的数据集插入FP树插入时按照排序后的顺序插入FP树中排序靠前的节点是祖先节点靠后的是子孙节点。如果有共用的祖先则对应的共用祖先节点计数加1。插入后如果有新节点出现则项头表的节点会通过节点链表链接上新节点。知道所有的数据都插入到FP树后。FP树建立完成
4、FP Tree的挖掘 得到了FP树和项头表以及节点链表我们首先要从项头表的底部项依次向上挖掘。对于项头表对应于FP树的每一项我们要找到它的条件模式基。所谓条件模式基是以我们要挖掘的节点作为叶子节点所对应的FP子树。得到这个FP子树我们将子树中每个节点的的计数设置为叶子节点的计数并删除计数低于支持度的节点。从这个条件模式基我们就可以递归挖掘得到频繁项集了。
5、FP Tree算法归纳
1扫描数据得到所有频繁一项集的的计数。然后删除支持度低于阈值的项将1项频繁集放入项头表并按照支持度降序排列。
2扫描数据将读到的原始数据剔除非频繁1项集并按照支持度降序排列。
3读入排序后的数据集插入FP树插入时按照排序后的顺序插入FP树中排序靠前的节点是祖先节点而靠后的是子孙节点。如果有共用的祖先则对应的公用祖先节点计数加1。插入后如果有新节点出现则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。直到所有的数据都插入到FP树后FP树的建立完成。
4从项头表的底部项依次向上找到项头表项对应的条件模式基。从条件模式基递归挖掘得到项头表项项的频繁项集可以参见第4节对F的条件模式基的频繁二项集到频繁5五项集的挖掘。
5如果不限制频繁项集的项数则返回步骤4所有的频繁项集否则只返回满足项数要求的频繁项集。
