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    【机器学习实战】第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    本文介绍了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集,并基于这些频繁项集构建 FP 树。FP-growth 算法是一种基于“分而治之”策略的关联规则挖掘算法,具有速度快、内存需求低等优点,适合在大型数据集上挖掘频繁项集。FP 树是一种高效的数据结构,可以用于存储频繁项集,支持快速的项集遍历和查询。在本文中,作者首先介绍了 FP-growth 算法的原理和实现,然后通过一个具体的例子展示了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集,并基于这些频繁项集构建 FP 树。最后,作者通过一个具体的应用场景展示了如何使用 FP 树来进行关联规则挖掘。

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    机器学习(三) 关联规则R语言实战 Apriori

    关联规则背景 关联规则来源 上个世纪,美国连锁超市活尔玛通过大量的数据分析发现了一个非常有趣的现象:尿布与啤酒这两种看起来风马牛不相及的商品销售数据曲线非常相似,并且尿布与啤酒经常被同时购买,也即购买尿布的顾客一般也同时购买了啤酒。于是超市将尿布与啤酒摆在一起,这一举措使得尿布和啤酒的销量大幅增加。 原来,美国的妇女通常全职在家照顾孩子,并且她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。 注: 此案例很精典,切勿盲目模仿案例本身,而应了解其背后原理。它发生

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    领券