Apriori算法
Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表,它使用迭代的方法生成候选频繁项集,并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。
Apriori算法的改进
Apriori算法的改进版本包括:
- FP-Growth算法:使用了一种基于FP树的数据结构,可以更高效地生成频繁项集。
- Eclat算法:采用了一种基于集合论的方法,可以并行生成频繁项集。
- PrefixSpan算法:专用于序列数据,可以发现序列模式。
Apriori算法
Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表,它使用迭代的方法生成候选频繁项集,并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。
Apriori算法的改进
Apriori算法的改进版本包括:
- FP-Growth算法:使用了一种基于FP树的数据结构,可以更高效地生成频繁项集。
- Eclat算法:采用了一种基于集合论的方法,可以并行生成频繁项集。
- PrefixSpan算法:专用于序列数据,可以发现序列模式。