Hvad er fordelene ved FP-vækstalgoritme?
Hvad er fordelene ved FP-vækstalgoritme?

Video: Hvad er fordelene ved FP-vækstalgoritme?

Video: Hvad er fordelene ved FP-vækstalgoritme?
Video: #11 Mining Methods - FP Growth algorithm with Example |DM| 2024, November
Anonim

Fordele ved FP-vækstalgoritme

Parringen af elementer udføres ikke i denne algoritme, og det gør det hurtigere. Databasen er gemt i en kompakt version i hukommelse . Det er effektivt og skalerbart til minedrift af både lange og korte hyppige mønstre.

På samme måde kan du spørge, hvad er brugen af FP-vækstalgoritme?

Fp-vækstalgoritme (Hyppigt mønster vækst ). FP vækstalgoritme er en forbedring af apriori algoritme . FP vækstalgoritme brugt til at finde hyppige varesæt i en transaktionsdatabase uden kandidatgenerering. FP vækst repræsenterer hyppige elementer i hyppige mønstertræer eller FP - træ.

På samme måde, hvilken er bedst Apriori eller FP vækst forklare årsagerne? FP - vækst : en effektiv minemetode for hyppige mønstre i store databaser: ved hjælp af en meget kompakt FP - træ , del-og-hersk metode i naturen. Begge Apriori og FP - Vækst sigter på at finde ud af et komplet sæt af mønstre, men FP - Vækst er mere effektiv end Apriori med hensyn til lange mønstre.

Bare så, hvad er FP-vækstalgoritme?

Det FP - Vækstalgoritme , foreslået af Han in, er en effektiv og skalerbar metode til at udvinde det komplette sæt af hyppige mønstre efter mønsterfragment vækst ved hjælp af et udvidet præfiks- træ struktur til lagring af komprimeret og afgørende information om hyppige mønstre kaldet frequent-pattern træ ( FP - træ ).

Hvordan konstruerer man et FP-træ i data mining?

Konstruktion. Opførelsen af en FP - træ er opdelt i tre hovedtrin. Scan data indstillet til at bestemme støtteantallet for hver vare, kassere de sjældne varer og sortere de hyppige varer i faldende rækkefølge. Scan data indstille en transaktion ad gangen for at oprette FP - træ.

Anbefalede: