图片前言《数据挖掘》：用Apriori算法求特定支持度的频繁项集。算法本身不难，java萌新我却花费了一天的时间，特此记录。算法描述图片我们目的是求出项数为K的频繁项集即L(K)。...剪枝：剪枝是这个算法的核心，如果不进行这个步骤的话，也能得出正确结果，但是时间就会大大增加了。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。...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。这里我们只需要找含有K-1项的子集，而不用找所有的子集，因为这个算法是从下不断递归上来的，含有更少项的子集肯定是在频繁子集里的。...代码分析import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader...;import java.util.*;/** * @author hw * 算法名称：数据挖掘：Apriori算法求特性支持度下的所有的频繁集 * 算法原理： * * 0.
文章目录 一、 非频繁项集超集性质 二、 频繁项集子集性质 三、 项集与超集支持度性质 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction...概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 ) 【数据挖掘...】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )..., 小于最小支持度 \rm minsup = 0.6 , 是 非频繁项集 那么 \{ 甜菜 , 啤酒 \} 也是 非频繁项集 ; 在具体算法中会使用该性质 , 用于进行 “剪枝” 操作 ; 计算支持度时...非频繁项集 ; 然后使用 频繁 1 项集 组合成 2 项集 , 然后再计算这些 2 项集是否是频繁项集 ; “剪枝” 操作 减少了不必要的计算量 ; 二、 频繁项集子集性质 ---- 频繁项集
文章目录 一、 频繁项集 二、 非频繁项集 三、 强关联规则 四、 弱关联规则 五、 发现关联规则 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物...Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度...) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 ) 一、 频繁项集 ---- 项集 \rm X 的 支持度 \rm support(X) , 大于等于 指定的...最小支持度阈值 \rm minsup , 则称该 项集 \rm X 为 频繁项集 , 又称为 频繁项目集 ; 二、 非频繁项集 ---- 项集 \rm X 的 支持度 \rm support...(X) , 小于 指定的 最小支持度阈值 \rm minsup , 则称该 项集 \rm X 为 非频繁项集 , 又称为 非频繁项目集 ; 三、 强关联规则 ---- 项集 \rm X 是
在本次的文章中，我们将介绍Apriori算法频繁项集产生的原理。文章中会涉及专有名词，不清楚概念的可在上一篇文章中查看。...Apriori算法产生频繁项集 Apriori算法是非常常用的关联算法之一，我们继续使用上一篇文章中的例子，来分析Apriori算法产生频繁项集的过程。假定支持度阈值为50%，即最小支持度计数为2。...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。...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。...候选项集产生 从上面的过程可以看出，生成频繁项集还包含一个非常重要的步骤，就是候选项集的产生。用一种可以快速有效的方法生成候选项集，可以有效提升算法效率。
文章目录 一、 关联规则挖掘简介 二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念 三、项 ( Item ) 概念 四、项集 ( Item Set ) 概念 五、频繁项集 六、数据集、事物、...项、项集合、项集 示例 一、 关联规则挖掘简介 ---- Apriori 算法 是 关联规则 挖掘算法 , 关联规则 反映了 对象之间 相互依赖关系 , 可以通过 一个对象 的行为或属性 预测 其它对象的行为或属性...: 购买商品时 , 啤酒 与 尿布 就有关联关系 , 这两个之间肯定没有因果关系 , 有一种未知的关联关系 ; 关联规则挖掘步骤 : ① 步骤一 : 找出 支持度 \geq 最小支持度阈值 的 频繁项集...; ② 步骤二 : 根据 频繁模式 生成 满足 可信度阈值 的 关联规则 ; 二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念 ---- 数据集 与 事物 ( Transaction )...k-itemset ) ; 五、频繁项集 ---- 频繁项集 : 频繁项集指的是出现次数较多的项集 ; 六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例 ---- 事物编号 事物 ( 商品 ) 001
2.1 Apriori算法中的频繁项集产生方法 在Apriori算法中，用到了两条先验原理： 如果一个项集不是频繁项集，那么该项集的超集也必定不是频繁项集；如果一个项集是频繁项集...2.2 FP增长算法 Apriori算法中每次从-项候选频繁项集中找出频繁项集时，都需要扫描一次数据集，这在数据集及项集较大时是比较大的负担，FP增长算法通过采用特殊的数据集存储结构——FP...之前看到过一篇对FP Tree及FP 增长算法的介绍，讲解得比较清晰，推荐一下。我这里就不再介绍FP 增长算法了，大家可以直接参考链接中的文章学习。...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。...，使用Apriori算法或者FP 增长算法获取频繁项集和规则。
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。...FP-growth 算法步骤 基于数据构建FP树 从FP树种挖掘频繁项集 FP树 介绍 FP树的节点结构如下: class treeNode: def __init__(self, nameValue...最终得到下面这样一棵FP树 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。 ...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.
使用Apriori算法进行关联：这是一种无监督学习策略 一个项集的支持度：数据集中包含该项集的记录占总记录的比例； 一条规则的置信度（可信度）：这条规则出现的次数/记录总数。...用Apriori算法来发现频繁集：首先对单个物品（元素）进行查找，看哪些满足最小支持度，即本身就出现很频繁，再将这些组合成两个元素的项集，计算支持度，并去掉小于最小支持度的组合，从而进一步进行组合，即再加一项组合...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。...用户甚至都不清楚搜索引擎推荐的东西是否存在反而去搜索推荐词项。 互联网在处理庞大的用户数据时就是使用FP-growth算法，来发现频繁项集，找出经常一起出现的词对。...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。
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。...基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好，只需要扫描两次数据集，就能生成频繁项集。但不能用于发现关联规则。 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则。...一条前缀路径是介于所查找元素项与树根节点之间的所有内容。 FP-growth算法 - 用途 快速生成频繁项集 在一批有共性的文章中找到经常出现的匹配词汇（共现词），并进一步发现关联规则。...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。...示意图如下： image.png 最终的结果如下：(输出的FP树和头指针表) image.png FP-growth算法 - Step 2：生成频繁项集 输入 FP树：PF Tree 头指针表：
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。...频繁项示例 Apriori算法 常见的频繁项集挖掘算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth算法。...Apriori算法是挖掘频繁项集的经典算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。...算法大致流程： 1. 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。...Relim算法是在FP-growth算法的基础上提出的一种新的不需要候选项集的频繁项集挖掘算法。它具有算法结构简单，空间利用率高，易于实现等显著优点。
作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。...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。 ?...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}。...FP Tree算法流程 对FP Tree算法流程做一个归纳。FP Tree算法包括三步： 1）扫描数据，得到所有频繁一项集的的计数。...从条件模式基递归挖掘得到项头表项项的频繁项集。 5）如果不限制频繁项集的项数，则返回步骤4所有的频繁项集，否则只返回满足项数要求的频繁项集。
但是不巧的是，堆内存泄露问题解决后，更恼火的问题又出现了，这次Old区的频繁GC被解决了，但是有些机器会有Metaspace的FGC出现。没办法，遇到问题解决问题呗，不然还能怎么办？...采用的JDK版本是1.8 Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM...HeapDumpPath=/var/www/logs -Djava.io.tmpdir=/var/www/tmp -Dsaffron.default.charset=UTF-16LE 系统运行一段时间后，GC日志开始频繁出现...回顾下对象会被回收的条件： 这个算法的基本思想是通过一系列称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链(即GC Roots...在Java语言中，可以作为GCRoots的对象包括下面几种： (1). 虚拟机栈(栈帧中的局部变量区，也叫做局部变量表)中引用的对象。 (2). 方法区中的类静态属性引用的对象。 (3).
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的关联规则学习的经典算法。它基于“Apriori原理”，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。该算法通过不断生成新的频繁项集来实现。...Apriori算法的基本步骤如下：设置最小支持阈值（例如总交易额的2％）并扫描数据集以生成符合阈值的频繁项集的列表。使用第1步中的频繁项集生成下一级的候选项集列表，这些项集至少具有一个共同的项目。...再次扫描数据集，确定哪些候选项集实际上是频繁的，即检查它们是否符合支持阈值。重复步骤2和3，直到不能生成更多的频繁项集。使用之前步骤生成的频繁项集生成关联规则。...Apriori算法具有较高的时间复杂度，因此不适合大型数据集。但是，已经开发了几种优化版本来提高其效率。...frequent_itemsets.append((item, item_count)) # 遍历频繁项集列表 for i in range(1, len(frequent_itemsets)):
参考： 生物信息学 | Coursera[1] 前言 忽然发现自己之前一直想学的生信算法还是停留在起点，还是捡起来坚持下去吧。加州大学的课程非常不错。...关于更好的理解代码的执行逻辑，可以使用这款不错的可视化执行工具：可视化代码执行[3] 我的python版本如下： python3 -V Python 3.9.7 1-频繁出现的秘密 首先记住一句话...4-优化步骤三的算法 不难发现，3 中的时间复杂度很高，约等于O(L2 + L)，L 为总的序列的长度，而如果获得区间中的全部。我们可否优化这个算法呢？
= i) that->swap(i, j); //将不重复项与重复项交换 ++j; } if (n !...return n - j; } 以上述list为例： list<<"2222"<<"xxx"<<"1111"<<"2222"<<"xxxx"<<"1111"; 循环执行： 第一次：不存在重复项。...setSize=1 j=1 第二次：不存在重复项。xxx 插入seen. setSize=2 j=2 第三次：不存在重复项。1111 插入seen....setSize=3 j=3 第四次： 存在重复项。 continue; setSize=3 j=3 第五次：不存在重复项。xxxx插入seen....that->swap()执行 xxxx将与后一个2222交换位置；setSize=4 j=4 第六次：存在重复项。
FP-growth 算法的流程为：首先构造 FP 树，然后利用它来挖掘频繁项集。在构造 FP 树时，需要对数据集扫描两边，第一遍扫描用来统计频率，第二遍扫描至考虑频繁项集。 ?...myFPtree,myHeaderTab = createTree(initSet,3) a = myFPtree.disp() print a 这样就构建了 FP 树，接下来就是使用它来进行频繁项集的挖掘...3 频繁项挖掘 在构建了 FP 树之后，就可以抽取频繁项集了，这里的思想和 Apriori 算法大致类似，首先从元素项集合开始，然后在此基础上逐步构建更大的集合。...对于每一个频繁项，都需要创建一棵条件 FP 树，使用刚才创建的条件模式基作为输入，采用相同的建树代码来构 建树，相应的递归发现频繁项、发现条件模式基和另外的条件树。...对应的递归查找频繁项集 的函数如下： def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList): bigL = [v[
并查集的思想 并查集是一种树形的数据结构，用于处理不相交集的合并查询，一般具有两个基本的操作，查找确定元素在哪一个子集，合并将两个子集进行合并。 并查集的两个优化是路径压缩和启发式的合并。...并查集的构建 /* 并查集是一个数组，每一个值保存一个父节点，形成一个集合， 集合需要关注两个操作，查找父节点，合并 */ public int find(int...判断存在环,将一个边的两个点加入并查集 // 将一个边的两个点加入并查集 public boolean containsCycle(char[][] grid) { int...设计一个算法打印出每个真实名字的实际频率。注意，如果 John 和 Jon 是相同的，并且 Jon 和 Johnny 相同，则 John 与 Johnny 也相同，即它们有传递和对称性。...判断两个点是不是同一个联通集里面的，先将形成联通集的加入形成最终的联通集，最后将判断节点依次判断父节点是否相同 990.
前六个测试点满足 1≤n≤10。 所有测试点满足 1≤n≤10^5，0−10000≤a_i≤1000。
✅作者简介：大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker，新星计划第三季python赛道Top1 个人主页：hacker707的csdn博客 系列专栏：Java习题 个人格言：但行好事...，莫问前程 Java习题 习题一 习题二 习题三 习题四 结束语 习题一 有三个数字：1、2、3，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？...(体重指数请使用double类型) import java.util.Scanner; public class User { public static void main(String[]...cost = (int) price; } System.out.print("打折后应付" + cost + "元"); } } 结束语 持续更新Java...习题集内容，欢迎各位来访，一起交流学习Java
在中文平台下，如果指定的字符集编码是ISO-8859-1，由于此字符集是单字节编码，所以使用getBytes("ISO-8859-1")时，每个字符只取一个字节，每个汉字只取到了一半的字符。...str.getBytes(), encoding)对字符串进行重新编码解码时，我们一定要清楚str.getBytes()方法返回的字节数组的长度、内容到底是什么，因为在接下来使用新的encoding进行编码解码时，Java...这些字节数组有可能是正确的(只要该字符集支持中文)，也可能是完全错误的(该字符集不支持中文)。...FileWriter是字符流输出流，而OutputStreamWriter是字节流输出流在中文平台下，如果使用FileWriter，不论你如何设置字符集都不会起作用。因为它采用的是默认的系统字符集。...尽量避免频繁的在代码中进行字符串转码，即降低了效率又增加了风险。 问题：我们在web应用开发过程中经常遇到输出某种编码的字符，如iso8859-1等，如何输出一个某种编码的字符串？
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