这两个算法均给予我们小组提出了基于模式树节点集的新颖数据结构，它们的效率要优于传统主流挖掘算法，可以在其基础上重写所有与频繁项集挖掘相关的任务，如闭模式、最长模式和TOP-K模式等等。...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-21 16:15:30
阅读次数：
180
Apriori算法是数据挖掘中频发模式挖掘的鼻祖，从60年代就开始流行，其算法思想也十分简单朴素，首先挖掘出长度为1的频繁模式，然后k=2
将这些频繁模式合并组成长度为k的频繁模式，算出它们的频繁次数，而且要保证其所有k-1长度的子集也是频繁的，值得注意的是，为了避免重复，合并的时候，只合并那些前k-2个字符都相同，而k-1的字符一边是少于另一边的。
以下是算法的Python实现：
__au...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-08 15:20:43
阅读次数：
191
Apache Mahout项目主要包括以下五个部分：
频繁模式挖掘：挖掘数据中频繁出现的项集。
聚类：将诸如文本、文档之类的数据分成局部相关的组。
分类：利用已经存在的分类文档训练分类器，对未分类的文档进行分类。
推荐引擎(协同过滤)：获得用户的行为并从中发现用户可能喜欢的事务。
频繁子项挖掘：利用一个项集(查询记录或购物目录)去识别经常一起出现的项目。
在Maho...
分类：
其他好文 时间：
2014-10-06 00:55:49
阅读次数：
346
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。比如，67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了解哪些商品.....
分类：
其他好文 时间：
2014-08-11 14:22:12
阅读次数：
744
一、关联规则中的频繁模式 关联规则（Association Rule）是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出：【频繁模式】：Frequent Pattern，即多次重复出现的模式和并发关系（Cooccurrence Relationships）....
分类：
其他好文 时间：
2014-08-06 01:34:20
阅读次数：
261
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)。...
分类：
编程语言 时间：
2014-06-18 12:22:01
阅读次数：
495
并行化频繁模式挖掘算法FP Growth及其在Mahout下的命令使用...
分类：
其他好文 时间：
2014-06-18 06:35:13
阅读次数：
186
Apriori算法是数据挖掘中一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
先来了解下关联规则挖掘：
发现事务数据库，关系数据, 或其它信息库中项或数据对象集合间的频繁模式。关联，相关，或因果关系结构。
频繁模式：在数据库中频繁出现的模式(项集, 序列, 等)。
动机是发现数据中的规律性。
如：
购物篮分析：哪些产品更经...
分类：
其他好文 时间：
2014-06-01 09:52:13
阅读次数：
245
