暂未更新。 $(function () { $('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = $(this).text().split('\n').length; var $numbering = $('<ul/>').addClass ...
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2017-08-03 09:49:33
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关联规则的定义：关联规则是数据挖掘的一个重要课题，用于从大数据中挖掘有价值的数据项之间的相关关系，意图寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度。（比如啤酒与尿布的关系） 有三种方法： 1.Apriori 2.FP-Growth 3.Eclat 实例： ...
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2017-05-30 22:01:59
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本文參考韩家炜《数据挖掘-概念与技术》一书第六章，前提条件要理解 apriori算法。 另外一篇写得较好的文章在此推荐： http://hi.baidu.com/nefzpohtpndhovr/item/9d5c371ba2dbdc0ed1d66dca 0.实验数据集： user2items.csv ...
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2017-05-23 10:18:03
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在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。 ...
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编程语言 时间：
2017-04-07 18:19:38
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284
在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。 ...
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2017-01-19 22:56:00
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数据挖掘中有一个很重要的应用，就是Frequent Pattern挖掘，翻译成中文就是频繁模式挖掘。这篇博客就想谈谈频繁模式挖掘相关的一些算法。 定义 何谓频繁模式挖掘呢？所谓频繁模式指的是在样本数据集中频繁出现的模式。举个例子，比如在超市的交易系统中，记载了很多次交易，每一次交易的信息包括用户购买 ...
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2016-12-11 12:55:59
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一、背景介绍 关联规则( Association rule)概念最初由Agrawal提出，是数据挖掘的一个重要研究领域， 其目的是发现数据集中有用的频繁模式。 静态关联规则挖掘，是在固定数据集和支持度下，发现数据集中的频繁项集，如 Apriori、FP-Growth、Ecalt等。现实问题中，多数时 ...
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2016-11-25 17:05:53
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数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法 绪 继续数据挖掘方面算法的讲解，前面讲解了数据挖掘中关联规则算法FP-Growth的实现。此篇博文主要讲解基于有趣性度量标准的GSP序列模式挖掘算法。有关论文后期进行补充。实现思路与前面优化的FP-Growth算法一致，首先实现简单的GSP算法，通过认真阅读源码 ...
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2016-09-06 10:33:52
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经典的关联规则挖掘算法Apriori和FP-growth，在大数据或者海量数据面前，由于候选集和生成的FP树大而无法存储到内存，同时也由于算法本身单机的特点，决定了它串行处理数据的方式，这在效率上很难满足大数据处理的要求，数据迁移到平台需要传输和转储，在大数据面前，也是一大难题。 一般而言"关联规则 ...
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2016-09-02 13:19:32
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FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构，大大降低了Aproir挖掘算法的代价，他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对。为了达到这样的效果，它采用了一种简洁的数据结构，叫做frequent-pattern tree(频繁模式树)。下面就详细谈谈如何构造这个树，举例 ...
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编程语言 时间：
2016-05-22 10:59:09
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