Video: Warum ist FP-Wachstum besser als Apriori?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Es ermöglicht eine häufige Objektgruppenerkennung ohne Kandidatengenerierung.
FP-Wachstum :
| Parameter | Apriori Algorithmus | Fp-Baum |
|---|---|---|
| Speicherauslastung | Es erfordert eine große Menge an Speicherplatz aufgrund der großen Anzahl von erzeugten Kandidaten. | Es erfordert aufgrund der kompakten Struktur und keiner Kandidatengenerierung eine geringe Menge an Speicherplatz. |
Außerdem, welches ist besser Apriori- oder FP-Wachstum?
FP - Wachstum : eine effiziente Mining-Methode für häufige Muster in großen Datenbanken: mit einem sehr kompakten FP - Baum , Teile-und-Herrsche-Methode in der Natur. Beide Apriori und FP - Wachstum zielen darauf ab, einen vollständigen Satz von Mustern herauszufinden, aber FP - Wachstum ist effizienter als Apriori in Bezug auf lange Muster.
Was ist der FP-Wachstumsalgorithmus? Die FP - Wachstumsalgorithmus , vorgeschlagen von Han in, ist eine effiziente und skalierbare Methode zum Mining des vollständigen Satzes häufiger Muster nach Musterfragmenten Wachstum , mit einem erweiterten Präfix- Baum Struktur zum Speichern komprimierter und wichtiger Informationen über häufige Muster namens Frequent-Pattern Baum ( FP - Baum ).
Welche Vorteile bietet der FP-Wachstumsalgorithmus?
Vorteile des FP-Wachstumsalgorithmus Die Paarung von Elementen wird in diesem Algorithmus nicht durchgeführt und dies macht ihn schneller. Die Datenbank ist in einer kompakten Version in Erinnerung . Es ist effizient und skalierbar, um sowohl lange als auch kurze, häufige Muster zu minen.
Was ist Apriori-Eigenschaft?
Die Apriori-Eigenschaft ist der Eigentum zeigt, dass die Werte der Bewertungskriterien sequentieller Muster kleiner oder gleich denen ihrer sequentiellen Untermuster sind. Erfahren Sie mehr in: Sequentielles Pattern-Mining aus sequentiellen Daten.
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