FP-Tree算法FPTree算法：在不生成候选项的情况下，完成Apriori算法的功能。FP-Tree：就是上面的那棵树，是把事务数据表中的各个事务数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以NULL为根结点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度。条件模式基：包含FP...
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2015-06-08 23:03:59
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上篇博客讲述了Apriori算法的思想和java实现，http://blog.csdn.net/u010498696/article/details/45641719 Apriori算法是经典的关联规则算法，但是如上篇博客所述，它也有两个致命的性能瓶颈，一个是频繁集自连接产生候选集这一步骤中可能产生大量的候选集；另一个是从候选集得到频繁项集需要重复扫描数据库。
2000年，Han等提出了一个称为...
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2015-05-18 16:48:00
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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...
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2015-04-22 23:44:39
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更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
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CBA算法全称是Classification base of Association，就是基于关联规则进行分类的算法，说到关联规则，我们就会想到Apriori和FP-Tree算法都是关联规则挖掘算法，而CBA算法正是利用了Apriori挖掘出的关联规则，然后做分类判断，所以在...
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2015-02-15 09:31:02
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参考资料：http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578
更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP...
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2015-01-29 09:40:29
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FP_Gwoth算法是一种不生成候选集从而寻找频繁项集的算法，主要基于树结构：包含一个一棵FP_Tree和一个项头表，每个项通过一个结点链指向它在树中出现的位置。基本结构如下所示。需要注意的是项头表需要按照支持度递减排序，在FP_Tree（有后缀的也成条件FP_Tree）中高支持度的节点只能是低支持度节点的祖先节点。这样一来可以保证尽可能的共用祖先节点，更重要的是保证正确性。...
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2014-12-08 19:38:23
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支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法，频繁项集就是所谓的“支持度”比较高的项集，下面解释一下支持度和置信度的概念。 设事务数据库为： A E F G
A F G
A B ...
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2014-11-01 23:21:27
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FP-Growth是一种常被用来进行关联分析，挖掘频繁项的算法。与Aprior算法相比，FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据，减少了扫描事务数据库的次数，通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项。参考资料[1]详细分析了这一过程。事实上，面对大数据量时，FP-Growth算法生成.....
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2014-09-13 15:46:05
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