Was sind die Vorteile des FP-Wachstumsalgorithmus?
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Anonim

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.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was der FP-Wachstumsalgorithmus verwendet?

Fp-Wachstumsalgorithmus (Häufiges Muster Wachstum ). FP-Wachstumsalgorithmus ist eine Verbesserung von a priori Algorithmus . Verwendeter FP-Wachstumsalgorithmus zum Auffinden häufiger Itemsets in einer Transaktionsdatenbank ohne Kandidatengenerierung. FP-Wachstum repräsentiert häufige Elemente in häufigen Musterbäumen oder FP - Baum.

In ähnlicher Weise, welches Apriori- oder FP-Wachstum besser ist, erklären Sie die Gründe? 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.

Also, 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 ).

Wie erstellt man einen FP-Baum im Data Mining?

Konstruktion. Der Bau von a FP - Baum gliedert sich in drei große Schritte. Scannen Sie die Daten festlegen, um die Support-Anzahl jedes Elements zu bestimmen, die seltenen Elemente zu verwerfen und die häufigen Elemente in absteigender Reihenfolge zu sortieren. Scannen Sie die Daten Legen Sie eine Transaktion nach der anderen fest, um die FP - Baum.

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