Wat zijn de voordelen van het FP-groeialgoritme?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

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.

Evenzo kunt u zich afvragen: wat is het nut van het FP-groeialgoritme?

Fp-groeialgoritme (Veel voorkomend patroon) groei ). FP-groeialgoritme is een verbetering van apriori algoritme . FP-groeialgoritme gebruikt voor het vinden van frequente itemset in een transactiedatabase zonder kandidaatgeneratie. FP-groei staat voor frequente items in frequente patroonbomen of FP - boom.

Evenzo, welke is beter Apriori of FP-groei verklaart de redenen? 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.

Precies, wat is 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 ).

Hoe bouw je een FP-boom in datamining?

Bouw. De bouw van een FP - boom is onderverdeeld in drie grote stappen. Scan de gegevens ingesteld om het ondersteuningsaantal van elk item te bepalen, de zeldzame items weg te gooien en de frequente items in afnemende volgorde te sorteren. Scan de gegevens stel één transactie tegelijk in om de. te maken FP - boom.