整个数据挖掘过程分为连接和剪枝两个关键步骤。连接步骤生成候选项集,通过将频繁项集与自身连接形成候选 k-项集的集合 Ck。剪枝步骤则是确定频繁项集,筛选出支持度满足设定阈值的项集。
数据挖掘过程简析连接与剪枝
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以规则修剪为例,我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化:
| 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 ||---|---|---|---|| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 || 去掉B | 3 | 4 | 3/7 || 去掉C | 3 | 2 | 3/5 || 去掉AB | 4 | 0 | 4/4 || 去掉BC | 3 | 0 | 3/3 || 去掉AC | 4 | 1 | 4/5 |
通过比较不同方案的精度,可以选择最优的剪枝策略,例如,去掉AB或BC都使得规则的精度达到了100%。
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