数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的技术,结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。本次作业专注于两种重要的算法:Apriori算法和FP树。Apriori算法由R Agrawal和R Srikant于1994年提出,通过生成频繁项集的候选集,并验证其频繁性来发现关联规则。然而,处理大数据集时效率较低。为优化,提出了FP树数据结构,有效减少内存占用和计算时间。在VC环境下实现这些算法需要理解C++编程语言和STL中的数据结构和算法。项目包括数据预处理、Apriori算法构建、FP树实现、性能测试和优化,以及关联规则的可视化和解释。
优化数据挖掘作业的算法效率
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