¿Cuáles son las ventajas del algoritmo de crecimiento FP?
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Video: ¿Cuáles son las ventajas del algoritmo de crecimiento FP?

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Video: Minería de Patrones de Asociación 4/6 2024, Noviembre
Anonim

Ventajas del algoritmo de crecimiento FP

El emparejamiento de elementos no se realiza en este algoritmo y esto lo hace más rápido. La base de datos se almacena en una versión compacta en memoria . Es eficiente y escalable para minar patrones frecuentes tanto largos como cortos.

De manera similar, puede preguntar, ¿cuál es el uso del algoritmo de crecimiento de FP?

Algoritmo de crecimiento Fp (Patrón frecuente crecimiento ). Algoritmo de crecimiento FP es una mejora de apriori algoritmo . Se utilizó el algoritmo de crecimiento de FP para encontrar conjuntos de elementos frecuentes en una base de datos de transacciones sin generación de candidatos. Crecimiento de FP representa elementos frecuentes en árboles de patrones frecuentes o FP - árbol.

Del mismo modo, ¿cuál es mejor crecimiento a priori o FP explica las razones? FP - crecimiento : un método de minería eficiente de patrones frecuentes en grandes bases de datos: utilizando un sistema altamente compacto FP - árbol , método de divide y vencerás en la naturaleza. Ambos A priori y FP - Crecimiento tienen como objetivo descubrir un conjunto completo de patrones, pero FP - Crecimiento es más eficiente que A priori con respecto a patrones largos.

Entonces, ¿qué es el algoritmo de crecimiento FP?

los FP - Algoritmo de crecimiento , propuesto por Han in, es un método eficiente y escalable para extraer el conjunto completo de patrones frecuentes por fragmento de patrón crecimiento , usando un prefijo extendido árbol estructura para almacenar información comprimida y crucial sobre patrones frecuentes denominada patrón frecuente árbol ( FP - árbol ).

¿Cómo se construye un árbol FP en minería de datos?

Construcción. La construcción de un FP - árbol se subdivide en tres pasos principales. Escanee el datos establecido para determinar el recuento de soporte de cada artículo, descarte los artículos poco frecuentes y clasifique los artículos frecuentes en orden decreciente. Escanee el datos establecer una transacción a la vez para crear el FP - árbol.

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