如果一个项集非频繁,则其所有超集也非频繁。 比如{a,b}是非频繁项集,则他的所有子集也是非频繁的。即项集的支持度不超过其子集的支持度。根据支持度的反单调性,可以通过剪枝减少候选项集的数量。 步骤二 根据先验原理与支持度反单调性,非频繁1-项集的超集都非频繁,所以使用频繁1-项集来产生候选2-项集。 ? 步骤三 同理,使用频繁2-项集来产生候选3-项集。 根据先验原理,只需要保留子集全为频繁2-项集的候选3-项集。 ? 步骤四 同理,使用频繁3-项集来产生候选4-项集。 从1-项集开始,直到可以产生的最长频繁项集。 2,产生测试策略。每次新的候选项集都由前一次产生的频繁项集生成,然后根据支持度要求,得到新的频繁项集。 这样,只有在两个频繁k-项集的前(k-1)项都相同时,才进行合并,产生(k+1)项集,然后验证子集是否频繁,对非频繁子集进行剪枝,生成候选(k+1)项集。
频繁项集的生成算法是目前流行且重要的数据挖掘算法之一。 频繁项集的挖掘问题可以用下面的例子来解释:顾客走进一家商店,把一些商品放到他们的篮子里;商店的主人收集篮子,并想知道一套商品是一起购买的至少p%的篮子。 目前,用于频繁项集挖掘的顺序算法在性能方面都有较好的表现。然而,频繁项集挖掘的并行算法仍然没有达到很好的加速效果。 在本论文中,我们发展了一种并行方法来挖掘频繁项集,可用于分布式存储并行计算机上的任意深度优先搜索顺序算法。我们的方法在10个处理器上达到~ 6的加速。 该方法基于对数据库样本处理器负载的近似估计,但是它总是从整个数据库中计算频繁项目集。在这篇论文中,我们展示了我们方法的理论基础,并展示了估计过程的性能。
热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器7.33元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云
剪枝的核心是若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集,则该集合不是频繁项集。我们通过自连接组成新的K项的候选项集后,需要通过剪枝判断是否满足条件。 即找出该候选项集的含有(K-1)项的子集,并分别判断每个子集是否存在于K-1项频繁项集里。只要有一个不存在,那么该K项候选项集也不可能是频繁项集。 获取C1的时候,因为没有L(0)频繁集,所以单独处理一个函数 * 1. 已经频繁集L(k-1),{}自连接+剪枝}求出精简后的候选集C(k) * 2. 根据精简后的候选集C(k)根据求出频繁集L(k) * * 数据结构: * 1. 使用List<String> 存储整个数据库的数据,string代表每一行的数据 * 2. k)候选集中得到L(k)频繁集合 * * {统计精简后的候选集C(k)的重复次数} = {最后得到L(k)频繁集} * * 1.
频繁项集 项集的支持度超过设定的阈值时,该项集即称为频繁项集。 以此类推,依据(k-1)-项频繁项集生成候选k-项频繁项集,然后扫描数据集,找出 -项频繁项集,k=3, 4...,直到无法再生成频繁项集。 对该问题,可以采用Fk-1 XFk-1方法: Fk-1X Fk-1方法是通过合并一对k-1项频繁项集生成候选k项频繁项集,不过要求这一对K-1项频繁项集的前个项相同,但是有1项频繁项集生成2项候选频繁项集时不需如此 最大频繁项集指的是包含项最多的频繁项集,从最大频繁项集(可能有多个)中一定可以提取出所有的频繁项集。 例如,通过合并abd 与 c 得到新的候选规则ab->cd ,如果该规则不满足置信度要求,那么后件中包含cd的候选规则也均不满足要求,例如a->bcd。
即 尿布->葡萄酒的可信度为: 尿布,葡萄酒联合出现次数/尿布出现的总次数 Apriori原理为:如果某一项集是频繁的,则它的所有子集也是频繁的,反之,如果某一项集是非频繁的,则其所有超集也是非频繁的 我们为每个频繁项集生成关联规则,如果某条规则不满足最小可信度要求,那么所有子集也不满足。 生成关联规则需要:频繁项集列表、包含频繁项集支持数据的字典、最小可信度。 用更高效的方法来进行挖掘频繁项集:使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 在搜索引擎中输入一个单词或单词的一部分,引擎会自动补全查询词项。 这一算法比Apriori要快,基于Apriori构建,其任务是将数据集存储在一个FP树结构之后发现频繁项集或是频繁项对,即常出现在一起的元素项的集合。速度比Apriori快2个数量级。 只需对数据集进行两次扫描:第一次对所有元素项的出现次数进行计数,如果某元素是不频繁的,那么包含该元素的超集就是不频繁的,无需再考虑。第二遍只考虑频繁元素。 ?
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 ? 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则。 本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集。 FP-growth 算法简介 一种非常好的发现频繁项集算法。 从FP树中挖掘出频繁项集 步骤3: 对头部链表进行降序排序 对头部链表节点从小到大遍历,得到条件模式基,同时获得一个频繁项集。 ? 条件模式基继续构造条件 FP树, 得到频繁项集,和之前的频繁项组合起来,这是一个递归遍历头部链表生成FP树的过程,递归截止条件是生成的FP树的头部链表为空。 得到频繁项集 ty 。然后又得到 y 的条件模式基,构造出 ty的条件FP树,即 ty-条件FP树。继续遍历ty-条件FP树的头部链表,得到频繁项集 tyx,然后又得到频繁项集 tyxz.
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集。 核心算法解释 FP-growth算法:生成频繁项集 FP-growth算法 - Step 1:生成FP树 输入 数据集[数据,出现次数] 注:出现次数默认为1。 header Table 最小支持度 前缀项集: 初始值为Empty List (输出) 频繁项集List: 初始值为Empty List (输出) 输出 无 逻辑过程 对Header Table的项 ,按照count从小到大排序 对Header Table的每一元素项: 把当前元素项加入到频繁项集List中。 (比如:对于元素项w,过滤掉了{s,a}) 如果新的Header Table有数据: 使用生成频繁项集的方法(也就是递归调用本方法)继续生成(有n+1个元素项的)频繁项集。
二、频繁项挖掘算法 频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合(称为频繁项集),通过挖掘出这些频繁项集,当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item,则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。 简单的说给定一个事务集list = {A,B,C,...},一个数据集D的每条记录都是list 的子集,要找出数据集中频繁共同出现次数超过阈值t即支持度的所有组合。 过单趟扫描数据库D;计算出各个1项集的支持度,得到频繁1项集的集合。 2. 从2项集开始循环,由频繁k-1项集生成频繁频繁k项集。 简单的说apriori是先产生一批候选项集,再通过原数据集去过滤非频繁项集:先找A、B、C,检查一下通过了,再找AB、AC、AB,检查又通过了,再到ABC... 这样的广度优先的方式。 ,找到C,ABC就是频繁了。
递归合并二项集,得到频繁三项集为{A:2,C:2,F:2},{A:2,E:2,F:2},...还有一些频繁三项集,就不写了。 通过它,我们很容易得到D的频繁2项集为{A:2,D:2}, {C:2,D:2}。递归合并二项集,得到频繁三项集为{A:2,C:2,D:2}。D对应的最大的频繁项集为频繁3项集。 ? 继续挖掘G的频繁项集,挖掘到的G的条件模式基如下图右边,递归挖掘到G的最大频繁项集为频繁4项集{A:5, C:5, E:4,G:4}。 ? E的条件模式基如下图右边,递归挖掘到E的最大频繁项集为频繁3项集{A:6, C:6, E:6}。 ? C的条件模式基如下图右边,递归挖掘到C的最大频繁项集为频繁2项集{A:8, C:8}。 ? 至此我们得到了所有的频繁项集,如果我们只是要最大的频繁K项集,从上面的分析可以看到,最大的频繁项集为5项集。包括{A:2, C:2, E:2,B:2,F:2}。
extern那些事 extern "C" 是放在.cpp文件中,而不是放在.c中,不然会有编译错误。 放在.c的情况都是加上了#ifdef __cplusplus#endif即用来识别当前文件用C++进行编译,所以才不会报错。 ,导致全局冲突; b.会隐式转换为int;c.枚举的实际类型不能明确指定(比如指定为字符'a',最后会隐式转为ASCII码97) 现代处理方式: a.使用struct(或class public)进行枚举封装 ,不用namespace是担心封闭性不高;(解决上述问题1.a) b.c++11中enum class(解决上述所有问题) enum在C++类中妙用:类中的枚举常量,可以避免#define MAXSIZE b*/ enum class Color3:char; // 前向声明 // 定义 enum class Color3:char { RED='r', BLUE }; char c3
C 文章目录 粗心导致example写成c ClassNotFoundException Cannot run program 粗心导致example写成c ? 、总结: 导入jar包位置:WEB-INF下中的lib文件夹下(必须是lib文件夹) Cannot run program 1.异常信息 idea 报错 Cannot run program "C:
Top100→周榜31→总榜2629 本文由 謓泽 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 个人主页:打打酱油desu_泽En_CSDN博客 欢迎各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 系列专栏:【C】 请输入密码:C 电脑运行成功! 三次输入错误的情况下! 请输入密码:123 请输入密码:C++ 请输入密码:0000 密码输入失败 && 退出程序。 = 0; while (scanf("%c", &c) ! = EOF) { if (c >= 'a'&& c <= 'z') c = c - 32;//得到的就是大写 else if (c >= 'A'&& c <= 'Z') c = c + 32;//得到的就是小写 printf("%c", c); } return 0; } 运行结果 QWEert qweERT
掘金⇿InfoQ创作者~周榜34»总榜1892 本文由 謓泽 原创 CSDN首发如需转载还请通知⚠ 个人主页⇥打打酱油desuCSDN博客 欢迎各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 系列专栏⇥【C】 题目_謓泽的博客-CSDN博客[〇~①] ✉️我们并非登上我们所选择的舞台,演出并非我们所选择的剧本 『C~题集』of ⒐ write in front 第四十一题→数字每一位之和『递归』 第四十二题 第四十三题→学习小组 题目内容→张三同学有一个学习小组有⑤个人,每个人有③门课的考试成绩,求全组分科的平均成绩和各科总平均成绩,请用C语言编程帮张三同学实现一下吧。
个人主页:打打酱油desu_泽En_CSDN博客 本文由 泽En 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5→作者周榜56→总排名3255 系列专栏:【C】 打印产生随机数1~100~✨ 在C语言中,我们一般使用 <stdlib.h> 头文件中的 rand() 函数来生成随机数,它的用法为: int rand (void);那么上述程序当中需要我们生成随机数是 如果你不理解它的运行步骤可以多去调试,调试真的能帮助你解决很多问题,尤其是你刚学C语言的人或者是初学者,那怕是大牛阿,都是需要调试的。 a,b的最大公约数记为(a,b),同样的,a,b,c的最大公约数记为(a,b,c),多个整数的最大公约数也有同样的记号。求最大公约数有多种方法,常见的有质因数分解法、短除法、辗转相除法、更相减损法。 --|\n"); return 0; } 运行结果 请输入两个数字:10 20 两个数的最大公约数:10 这个系列都没更新自从上篇已经有三个多月了,其实我一直有写这个系列毕竟我自己也会刷C语言的一些题目然后把这些刷过题目总结起来五题写一篇博客
那么这个时候我们就不得不说到C语言的数据类型了,其中C语言的数据类型就有一种类型名为:整形。整形是C语言的一个关键字,我们知道关键字是不能用来当作是变量的。 而这个玩具和的类型是必须是玩具的才行也需要一个变量进行接收,那么此时你就可以用 变量c 来进行接收。" 注意:这个变量并不是只能是变量c才可以,只要是不违法语句标准也就是变量名的定义其实都是可以的。 例如:如下代码所示 说明:在C语言当中,关键字是不允许标识符出现在代码当中也就是变量。 #define 是预处理编译器指令并不是关键字切记。 实际上我们假设输入a,b,c。无非就是当a<b、a<c、c<b的时候进行判断。 最后,判断完之后只需要找到那个数字并且输出即可,这个需要用到我们输出函数printf()即可。 = 0; scanf("%d %d %d",&a,&b,&c); if(a>b&&a>c) printf("%d",a); else if(b>a&&b>c) printf(
2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5~周榜50~总榜2308 本文由 謓泽 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 个人主页 ⇥ 打打酱油desu_泽En_CSDN博客 系列专栏 ⇥【C】 dest → 指向目标数组,该数组包含了一个 C 字符串,且足够容纳追加后的字符串。 src → 指向要追加的字符串,该字符串不会覆盖目标字符串。 在做这道题的时候我们先讲解下什么是递归↓ 【C语言】卍字通晓→函数+递归_謓泽的博客-CSDN博客 相信你看了这篇文章就知道什么是递归了(●'◡'●) strlen() 函数的声明方式如下↓ size_t 返回 C 字符串 str 的长度。 str → 要计算长度的字符串。 指向的是'\0' while (*dest++ = *src++) { ; } return ret; } int main(void) { char arr1[20] = "hello C"
C库函数 int tolower(int c)转换给定的字母为小写。 C库函数 int toupper(int c)转换给定的字母为大写,本题目使用的就是这个。 那么这里要进行三次判断,a,b,c每次都要进行一次。a<b、a<c、b<c 最终打印三个变量即可。 a, a = c, c = max; } if (b<c) { max = b, b = c, c = max; } printf("%d %d %d\n", a, b, c); return = 1; c <= number; c++)//个位 { if (a ! = c && a !
掘金⇿InfoQ创作者~周榜77»总榜1766 本文由 謓泽 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 个人主页-謓泽的博客_CSDN博客 欢迎各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 系列专栏-【C】 题目_謓泽的博客-CSDN博客 ✉️我们并非登上我们所选择的舞台,演出并非我们所选择的剧本 『C语言』题集 of ⑩ 目录如下⇲ write in front 第四十六题→创建自定义函数,从而实现 dest → 指向目标数组,该数组包含了一个 C 字符串,且足够容纳追加后的字符串。 src → 指向要追加的字符串,该字符串不会覆盖目标字符串。 整数a,b的最小公倍数记为[a,b],同样的,a,b,c的最小公倍数记为[a,b,c],多个整数的最小公倍数也有同样的记号。 与最小公倍数相对应的概念是最大公约数,a,b的最大公约数记为(a,b)。 ptr = C语言yyds!
本文由 泽En 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5→作者周榜56→总排名3255 欢迎各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 系列专栏:【C】 C语言可以使用 [switch] 语句直接处理多分支选择的情况,将我们程序代码的可读性提高! [switch]语句是多分支选择语句,在我们程序代码中,如果我们觉得用的分支语句较多的时候。 system("cls");//清空当前屏幕 left++; right--; } printf("%s\n", arr2);//最后打印出结果 return 0; } 运行结果 C#
2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5→周榜38→总榜2629 本文由 泽En 原创 CSDN首发 如需转载还请通知⚠ 个人主页:打打酱油desu_泽En_CSDN博客 系列专栏:【C】
TDSQL-C是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级数据库。云原生数据库的数据库架构将传统数据库与云计算的优势相结合,完全兼容MySQL和PostgreSQL,具有更高的性价比,更灵活的弹性扩展,可实现超百万级QPS的高吞吐,128TB海量分布式智能存储。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券