FP büyüme algoritmasının avantajları nelerdir?
FP büyüme algoritmasının avantajları nelerdir?

Video: FP büyüme algoritmasının avantajları nelerdir?

Video: FP büyüme algoritmasının avantajları nelerdir?
Video: Birliktelik Kuralları ve Ardışık Zamanlı Örüntüler 2024, Kasım
Anonim

FP Büyüme Algoritmasının Avantajları

Bu algoritmada öğelerin eşleştirilmesi yapılmaz ve bu daha hızlı hale getirir. Veritabanı, kompakt bir sürümde saklanır. hafıza . Hem uzun hem de kısa sık kalıpların madenciliği için verimli ve ölçeklenebilir.

Benzer şekilde, FP büyüme algoritmasının kullanımı nedir diye sorabilirsiniz.

Fp Büyüme Algoritması (Sık desen büyüme ). FP büyüme algoritması apriori'nin bir iyileştirmesidir algoritma . Kullanılan FP büyüme algoritması aday oluşturma olmadan bir işlem veritabanında sık öğe kümesi bulmak için. FP büyümesi sık desen ağaçlarındaki sık öğeleri temsil eder veya FP - ağaç.

Benzer şekilde, hangisi daha iyi Apriori veya FP büyümesi nedenlerini açıklıyor? FP - büyüme : büyük Veritabanında sık görülen kalıpların verimli bir madencilik yöntemi: oldukça kompakt bir FP - ağaç , doğada böl ve yönet yöntemi. Her ikisi de Önsel ve FP - Büyüme tam bir kalıp seti bulmayı hedefliyorlar, ancak FP - Büyüme göre daha verimli Önsel uzun desenlere gelince.

Peki, FP büyüme algoritması nedir?

NS FP - Büyüme Algoritması Han in tarafından önerilen, sık kalıpların tamamını kalıp parçasına göre çıkarmak için verimli ve ölçeklenebilir bir yöntemdir. büyüme , genişletilmiş bir önek kullanarak- ağaç sık desen olarak adlandırılan sık desenler hakkında sıkıştırılmış ve önemli bilgileri depolamak için yapı ağaç ( FP - ağaç ).

Veri madenciliğinde bir FP ağacı nasıl oluşturulur?

Yapı. İnşaat bir FP - ağaç olmak üzere üç ana aşamaya ayrılmıştır. Tara veri Her bir öğenin destek sayısını belirlemek, seyrek öğeleri atmak ve sık öğeleri azalan düzende sıralamak için ayarlayın. Tara veri oluşturmak için bir seferde bir işlem ayarlayın. FP - ağaç.

Önerilen: