Waarom FP-groei beter is dan Apriori?
Waarom FP-groei beter is dan Apriori?

Video: Waarom FP-groei beter is dan Apriori?

Video: Waarom FP-groei beter is dan Apriori?
Video: Daniel Schmachtenberger: Will Technology Destroy Us? 2024, Mei
Anonim

Het maakt frequente ontdekking van itemsets mogelijk zonder het genereren van kandidaten.

FP-groei :

Parameters: apriori Algoritme Fp-boom
Geheugengebruik Het vereist een grote hoeveelheid geheugenruimte vanwege het grote aantal gegenereerde kandidaten. Het vereist een kleine hoeveelheid geheugenruimte vanwege de compacte structuur en het niet genereren van kandidaten.

Bovendien, welke is betere Apriori- of FP-groei?

FP - groei : een efficiënte methode voor het minen van frequente patronen in grote databases: met behulp van een zeer compacte FP - boom , verdeel-en-heersmethode in de natuur. Beide apriori en FP - Groei zijn gericht op het ontdekken van een complete set patronen, maar, FP - Groei is efficiënter dan apriori met betrekking tot lange patronen.

Wat is naast het bovenstaande het FP-groeialgoritme? De FP - Groei algoritme , voorgesteld door Han in, is een efficiënte en schaalbare methode voor het ontginnen van de volledige reeks frequente patronen per patroonfragment groei , met behulp van een uitgebreid voorvoegsel- boom structuur voor het opslaan van gecomprimeerde en cruciale informatie over frequente patronen genaamd frequent-pattern boom ( FP - boom ).

Evenzo, wat zijn de voordelen van het FP-groeialgoritme?

Voordelen van het FP-groeialgoritme Het koppelen van items gebeurt niet in dit algoritme en dit maakt het sneller. De database wordt in een compacte versie opgeslagen in geheugen . Het is efficiënt en schaalbaar voor het minen van zowel lange als korte frequente patronen.

Wat is eigendom van Apriori?

De Apriori eigendom is de eigendom waaruit blijkt dat de waarden van evaluatiecriteria van sequentiële patronen kleiner zijn dan of gelijk zijn aan die van hun sequentiële subpatronen. Lees meer in: Sequentiële patroonmijnbouw uit sequentiële gegevens.

Aanbevolen: