ข้อดีของอัลกอริธึมการเติบโตของ FP คืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

ข้อดีของอัลกอริธึมการเติบโตของ FP

การจับคู่รายการไม่ได้ทำในอัลกอริธึมนี้ และทำให้เร็วขึ้น ฐานข้อมูลถูกเก็บไว้ในเวอร์ชันกะทัดรัดใน หน่วยความจำ . มีประสิทธิภาพและสามารถปรับขนาดได้สำหรับการขุดทั้งรูปแบบความถี่ยาวและระยะสั้น

ในทำนองเดียวกัน คุณอาจถามว่า การใช้อัลกอริธึมการเติบโตของ FP คืออะไร?

อัลกอริธึมการเติบโตของ Fp (ลายบ่อย การเจริญเติบโต ). อัลกอริธึมการเติบโตของ FP คือการปรับปรุงของ apriori อัลกอริทึม . ใช้อัลกอริธึมการเติบโตของ FP สำหรับค้นหาชุดรายการบ่อยในฐานข้อมูลธุรกรรมโดยไม่มีการสร้างตัวเลือก การเติบโตของ FP แสดงถึงรายการที่ใช้บ่อยในต้นไม้ที่มีลวดลายบ่อยๆ หรือ FP - ต้นไม้.

ในทำนองเดียวกัน Apriori หรือ FP Growth อันไหนดีกว่ากันที่อธิบายเหตุผล FP - การเจริญเติบโต : วิธีการขุดที่มีประสิทธิภาพของรูปแบบบ่อยในฐานข้อมูลขนาดใหญ่: ใช้ขนาดกะทัดรัดสูง FP - ต้นไม้ , วิธีแบ่งแยกและพิชิตในธรรมชาติ ทั้งคู่ Apriori และ FP - การเจริญเติบโต กำลังตั้งเป้าที่จะค้นหารูปแบบที่สมบูรณ์ แต่ FP - การเจริญเติบโต มีประสิทธิภาพมากกว่า Apriori ในส่วนของลวดลายยาว

อัลกอริทึมการเติบโตของ FP คืออะไร

NS FP - อัลกอริทึมการเติบโต เสนอโดย Han in เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้สำหรับการขุดชุดรูปแบบที่ใช้บ่อยทั้งหมดตามส่วนของรูปแบบ การเจริญเติบโต โดยใช้คำนำหน้าแบบขยาย- ต้นไม้ โครงสร้างสำหรับจัดเก็บข้อมูลที่บีบอัดและสำคัญเกี่ยวกับรูปแบบที่ใช้บ่อยที่มีชื่อว่า frequent-pattern ต้นไม้ ( FP - ต้นไม้ ).

คุณจะสร้าง FP tree ใน data mining ได้อย่างไร?

การก่อสร้าง. การก่อสร้าง FP - ต้นไม้ แบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอนใหญ่ๆ สแกน ข้อมูล กำหนดให้กำหนดจำนวนการสนับสนุนของแต่ละรายการ ละทิ้งรายการที่ไม่บ่อย และเรียงลำดับรายการที่ใช้บ่อยในลำดับที่ลดลง สแกน ข้อมูล ตั้งค่าทีละรายการเพื่อสร้าง FP - ต้นไม้.