优化不确定数据集频繁模式挖掘的近似算法
为了提升在不确定数据集上频繁模式挖掘的效率,针对现有算法在判断是否需要创建子头表时计算量较大的问题,提出了近似挖掘策略AAT-Mine。该策略在损失少量频繁项集的基础上,显著提高了整体算法的挖掘效率。实验采用三个典型数据集对算法进行了测试,并与目前最优算法及典型算法进行了性能对比,结果表明AAT-Mine在时空效率上均有显著提升。
数据挖掘
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2024-08-03
高级算法设计实验1分治算法解决凸包问题
凸包问题是指给定平面上n个点的集合Q,需要找出一个凸多边形P,使得Q中的所有点要么在P上,要么在P内部。本实验实现了基于分治思想的凸包求解算法。
算法与数据结构
2
2024-07-16
伊利诺伊大学CS598CSC课程:探索近似算法的奥秘
伊利诺伊大学CS598CSC课程深入浅出地讲解了近似算法的核心概念与应用。课程内容涵盖了各种经典算法,并辅以实际案例分析,帮助学生掌握设计和分析高效算法的技巧。
算法与数据结构
2
2024-05-24
基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法
针对大规模数据集,提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。
Hbase
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2024-08-08
图像分割算法对比实验
采用经典图像分割算法(Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny)对灰度图像进行分割并进行比较。程序中使用edge函数指定具体的边缘检测方法和参数,并展示分割后的图像。
Matlab
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2024-05-25
算法设计与分析(第3版)课件PPT优化
《算法设计与分析》是计算机科学核心课程,专注于有效问题解决,通过算法设计、实现和分析优化计算过程。第三版课件PPT涵盖最新研究和教学经验,深化学生和专业人士对算法的理解和应用。包括算法基础、排序与查找、图算法、动态规划、分治策略、贪心算法、回溯与分支限界、数据结构、递归与递归树、概率算法与随机化、近似算法及计算复杂性理论。
算法与数据结构
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2024-09-13
Weka分类算法实验报告
利用Weka工具对分类算法进行实验分析,探讨其在数据挖掘任务中的应用。
数据挖掘
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2024-05-01
Web数据挖掘实验:算法抉择
Web 数据挖掘实验:算法抉择
在 Web 数据挖掘实验中,选择合适的算法至关重要。算法的选择取决于数据的性质、挖掘的目标以及可用的计算资源等因素。
一些常用的 Web 数据挖掘算法包括:
分类算法: 用于将数据划分到预定义的类别中,例如支持向量机、决策树和朴素贝叶斯。
聚类算法: 用于将数据分组到具有相似特征的簇中,例如 K-Means 算法、层次聚类和 DBSCAN。
关联规则挖掘算法: 用于发现数据项之间的关联关系,例如 Apriori 算法和 FP-Growth 算法。
链接分析算法: 用于分析网页之间的链接关系,例如 PageRank 算法和 HITS 算法。
选择算法时,需要考虑以下因素:
数据的规模和维度
数据的类型和特征
挖掘目标的具体要求
算法的效率和可扩展性
可用的计算资源和时间限制
通过仔细评估这些因素,可以选择最适合 Web 数据挖掘实验的算法,从而获得有意义的洞察和发现。
数据挖掘
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2024-05-21
HyperLog:一种近似最优基数估计算法的分析
HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制,揭示其如何在有限的内存资源下,高效地估计大型数据集的基数。
算法与数据结构
3
2024-05-21