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关联分析(2):Apriori产生频繁

如果一个频繁,则其所有超也非频繁。 比如{a,b}是非频繁,则他的所有子集也是非频繁的。即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的数量。 步骤二 根据先验原理与支持度反单调性,非频繁1-的超都非频繁,所以使用频繁1-来产生候选2-。 ? 步骤三 同理,使用频繁2-来产生候选3-。 根据先验原理,只需要保留子集全为频繁2-的候选3-。 ? 步骤四 同理,使用频繁3-来产生候选4-。 从1-开始,直到可以产生的最长频繁。 2,产生测试策略。每次新的候选项都由前一次产生的频繁生成,然后根据支持度要求,得到新的频繁。 这样,只有在两个频繁k-的前(k-1)都相同时,才进行合并,产生(k+1),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)

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频繁挖掘的并行算法

频繁的生成算法是目前流行且重要的数据挖掘算法之一。 频繁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,用于频繁挖掘的顺序算法在性能方面都有较好的表现。然而,频繁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,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。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。

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    java实现Apriori算法——频繁的计算

    剪枝的核心是若某个集合存在一个非空子集不是频繁,则该集合不是频繁。我们通过自连接组成新的K的候选项后,需要通过剪枝判断是否满足条件。 即找出该候选项的含有(K-1)的子集,并分别判断每个子集是否存在于K-1频繁里。只要有一个不存在,那么该K候选项也不可能是频繁。 获取C1的时候,因为没有L(0)频繁,所以单独处理一个函数 * 1. 已经频繁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} * * 1.

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    关联分析(一):频繁及规则产生【转载】

    频繁 的支持度超过设定的阈值时,该项即称为频繁。 以此类推,依据(k-1)-频繁生成候选k-频繁,然后扫描数据,找出 -频繁,k=3, 4...,直到无法再生成频繁。 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频繁生成候选k频繁,不过要求这一对K-1频繁的前个相同,但是有1频繁生成2候选频繁时不需如此 最大频繁指的是包含最多的频繁,从最大频繁(可能有多个)中一定可以提取出所有的频繁。 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。

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    寻找商品间的联系:频繁挖掘与关联分析

    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:如果某一频繁的,则它的所有子集也是频繁的,反之,如果某一是非频繁的,则其所有超也是非频繁的 我们为每个频繁生成关联规则,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:频繁列表、包含频繁支持数据的字典、最小可信度。 用更高效的方法来进行挖掘频繁:使用FP-growth算法来高效发现频繁 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。 这一算法比Apriori要快,基于Apriori构建,其任务是将数据存储在一个FP树结构之后发现频繁或是频繁对,即常出现在一起的元素的集合。速度比Apriori快2个数量级。 只需对数据进行两次扫描:第一次对所有元素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就是不频繁的,无需再考虑。第二遍只考虑频繁元素。 ?

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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

    第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁 ? 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁 与 关联规则。 本章将继续关注发现 频繁 这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁。 FP-growth 算法简介 一种非常好的发现频繁算法。 从FP树中挖掘出频繁 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。  ? 条件模式基继续构造条件 FP树, 得到频繁,和之前的频繁组合起来,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 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 tyx,然后又得到频繁 tyxz.

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    机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁

    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。 核心算法解释 FP-growth算法:生成频繁 FP-growth算法 - Step 1:生成FP树 输入 数据[数据,出现次数] 注:出现次数默认为1。 header Table 最小支持度 前缀: 初始值为Empty List (输出) 频繁List: 初始值为Empty List (输出) 输出 无 逻辑过程 对Header Table的 ,按照count从小到大排序 对Header Table的每一元素: 把当前元素加入到频繁List中。 (比如:对于元素w,过滤掉了{s,a}) 如果新的Header Table有数据: 使用生成频繁的方法(也就是递归调用本方法)继续生成(有n+1个元素的)频繁

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    基于多维数据频繁挖掘的母机隐患排查

    二、频繁挖掘算法 频繁挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合(称为频繁),通过挖掘出这些频繁,当在一个事务中出现频繁的其中一个item,则可以把该频繁的其他item作为推荐。 简单的说给定一个事务list = {A,B,C,...},一个数据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的支持度,得到频繁1的集合。 2. 从2开始循环,由频繁k-1生成频繁频繁k。 简单的说apriori是先产生一批候选项,再通过原数据去过滤非频繁: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。

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    机器学习(31)之频繁挖掘FP Tree详解

    递归合并二,得到频繁为{A:2,C:2,F:2},{A:2,E:2,F:2},...还有一些频繁,就不写了。 通过它,我们很容易得到D的频繁2为{A:2,D:2}, {C:2,D:2}。递归合并二,得到频繁为{A:2,C:2,D:2}。D对应的最大的频繁频繁3。 ? 继续挖掘G的频繁,挖掘到的G的条件模式基如下图右边,递归挖掘到G的最大频繁频繁4{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的最大频繁频繁3{A:6, C:6, E:6}。 ? C的条件模式基如下图右边,递归挖掘到C的最大频繁频繁2{A:8, C:8}。 ? 至此我们得到了所有的频繁,如果我们只是要最大的频繁K,从上面的分析可以看到,最大的频繁为5。包括{A:2, C:2, E:2,B:2,F:2}。

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    C语言】题 of ⑥

    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

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    C语言】题 of ①

    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<cc<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(

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    C语言】题 of ⑦

    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"

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    C语言』题 of ⑩

    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 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!

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