关联规则算法比较FP-Growth与Apriori

FP-Growth算法：高效关联规则挖掘

FP-Growth是一种高效的关联规则挖掘算法，通过构建频繁模式树来发现项目之间的模式。该算法利用频繁模式树的层级结构，逐层扫描树中的路径，生成频繁项目集和关联规则。FP-Growth的优势在于速度快、内存占用低，尤其适用于大型数据集的挖掘。

数据挖掘 3 2024-05-28

关联规则挖掘FP-growth算法实现详解

关联规则挖掘涉及多种经典算法，其中Apriori算法因效率低和高时间复杂度而受限。为此，韩佳伟改进了该算法，并提供了Python实现的FP-growth算法示例。

算法与数据结构 2 2024-07-15

基于FP-Growth的营销策略关联规则分析算法设计与实现

本报告涵盖了数据挖掘大报告，详细介绍了基于FP-Growth算法的营销策略关联规则分析。报告包括数据处理、代码实现、结果整理以及详实的实施步骤。数据源自Kaggle，报告分为绪论、相关理论与技术、FP-Growth算法关联规则分析、结论与课程体会。该研究通过关联规则分析，为公司最大化营销活动利润提供策略建议。

数据挖掘 3 2024-07-17

高效算法FP-Growth的原理与应用

FP-Growth算法主要包括两个关键步骤：构建FP树和递归挖掘频繁项集。首先，通过两次数据扫描，将原始数据中的事务压缩到一个FP树中，类似于前缀树，可以共享相同前缀的路径，从而有效压缩数据。接着，利用FP树找出每个项的条件模式基和条件FP树，通过递归挖掘条件FP树，最终获得所有频繁项集。

算法与数据结构 1 2024-07-15

Java中的FP-Growth算法实现

随着数据处理需求的增加，FP-Growth算法在Java编程环境中的实现变得越来越重要。如果您对频繁模式挖掘有兴趣，请查阅详细的源代码。

数据挖掘 2 2024-07-14

Apriori关联规则算法

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

数据挖掘 2 2024-05-25

关联规则算法Apriori学习

来学习关联规则算法Apriori吧！

数据挖掘 3 2024-05-25

关联规则算法奠基之作：Apriori 等

深入探索关联规则领域经典算法的起源，特别是 Apriori 算法的奠基性研究成果。

数据挖掘 4 2024-04-29

数据挖掘中的Apriori算法与关联规则分析

Apriori算法是一种采用逐层搜索的迭代方法，用于发现数据中的频繁项集。该算法从频繁1-项集开始，逐步探索更高阶的频繁项集，通过连接和剪枝两步骤完成。

数据挖掘 2 2024-08-01