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搜索关键字:支持度    ( 170个结果
PFP(Parallel FPGrowth)
分布式FP-tree1.首先还是对购物篮数据进行排序,计数,假设min_sup=3.去掉支持度小于3的项。2.按照fp-tree的画法,对第二列整理过的项建树,fcamp,fcabm,fb,cbp,fcamp,建立fp-tree如下:3.第三列是从右向左遍历第二列,得到至某点的路径,例如,到p的路径...
分类:其他好文   时间:2015-04-22 23:44:39    阅读次数:293
使用Apriori算法进行关联分析
关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则。频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合,关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则...
分类:编程语言   时间:2015-04-21 17:28:47    阅读次数:156
Apriori算法-java
package com.yang;import java.util.*;public class Apriori { private double minsup = 0.2;// 最小支持度 private double minconf = 0.2;// 最小置信度 // 注意使用IdentityH...
分类:编程语言   时间:2015-04-08 17:59:25    阅读次数:180
【读书笔记-数据挖掘概念与技术】数据立方体技术
基本概念: 基本单元:基本方体的单元 聚集单元:非基本方体的单元 冰山立方体:部分物化的立方体 最小支持度(最小支持度阀值):部分物化的最小阀值(说白了就是限定了一个范围) ∵冰山立方体仍有大量不感兴趣的单元需要计算 ∴引入——闭覆盖——一个单元没有后代或者它的后代的度量值与其不同 法2:只预计算涉...
分类:其他好文   时间:2015-03-12 00:53:17    阅读次数:220
【读书笔记-数据挖掘概念与技术】挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法
频繁模式:频繁出现的模式(可以是项集、子序列或子结构) 基本概念 支持度:support 置信度:confidence 关联规则:association 找出所有的频繁项集:出现次数≥最小支持计数 由频繁项集产生强关联的规则(定义最小支持度和最小置信度) 频度(支持度计数):出现的次数 频繁项集:项...
分类:其他好文   时间:2015-03-12 00:42:58    阅读次数:156
jquery[学习心得]ajax的注意点
ajax异步请求优点:1、不需要插件,只要支持javascript2、用户体检极佳(局部刷新)3、提升web程序的性能4、减轻web服务器带宽的负担缺点1、不同版本的浏览器对xmlhttpRequest支持度不高2、前进、后退的功能被破坏3、搜索引擎的支持度不高4、开发调试工具缺乏.load()方法...
分类:Web程序   时间:2015-03-03 23:36:37    阅读次数:170
phpmyadmin的安装和使用
首先在phpmyadmin的官方网站的下载页面根据自己的PHP以及MYSQL的版本下载对应的phpmyadmin版本。图中红框部分标识此版本支持度额PHP版本以及MYADL版本。比如此版本就是支持PHP5.3以及MYSQL5.5的版本。获得PHP以及MYSQL版本请查看http://www.cnbl...
分类:Web程序   时间:2015-03-01 18:20:23    阅读次数:150
数据挖掘系列文章
数据挖掘系列文章跟我一起数据挖掘(1)——建立数据仓库的意义跟我一起数据挖掘(2)——挖掘模式跟我一起数据挖掘(3)——谈谈支持度和置信度跟我一起数据挖掘(4)——数据挖掘涉及的技术跟我一起数据挖掘(5)——数据类型跟我一起数据挖掘(6)——显示图表跟我一起数据挖掘(7)——矩阵跟我一起数据挖掘(8...
分类:其他好文   时间:2015-02-28 18:29:25    阅读次数:194
6 《锋利的jQuery》Ajax的应用
Ajax的优势1、不需要插件支持2、优秀的用户体验3、提高web程序的性能(传输数据的方式,按需发送)4、减轻服务器和带宽的负担Ajax的不足1、浏览器对XMLHttpRequest对象支持度不足2、破坏浏览器前进、“后退”的正常功能3、对搜索引擎的支持不足4、开发和调试工具的缺乏Ajax的核心是X...
分类:Web程序   时间:2015-01-30 17:12:45    阅读次数:230
关联分析中的支持度、置信度和提升度
1.支持度(Support)     支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为:               Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(XUY) / num(I)  其中,I表示总项集。num()表示求项集个数 2.置信度 (Confidence)    置信度表示在先决条件X发生的情况下,由关联规则...
分类:其他好文   时间:2015-01-15 22:13:22    阅读次数:203
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