Hvorfor er FP-veksten bedre enn Apriori?
Hvorfor er FP-veksten bedre enn Apriori?

Video: Hvorfor er FP-veksten bedre enn Apriori?

Video: Hvorfor er FP-veksten bedre enn Apriori?
Video: Для чего Вы пришли в свой род. Узнайте кармическую задачу по месяцу рождения 2024, April
Anonim

Det tillater hyppig gjenstandsoppdagelse uten generering av kandidater.

FP-vekst :

Parametere Apriori Algoritme Fp tre
Minneutnyttelse Det krever store mengder minneplass på grunn av et stort antall genererte kandidater. Den krever liten mengde minne på grunn av kompakt struktur og ingen kandidatgenerering.

Dessuten, hvilken er bedre Apriori- eller FP-vekst?

FP - vekst : en effektiv gruvemetode for hyppige mønstre i stor database: ved hjelp av en svært kompakt FP - tre , del-og-hersk-metoden i naturen. Både Apriori og FP - Vekst har som mål å finne ut komplett sett med mønstre, men FP - Vekst er mer effektiv enn Apriori med hensyn til lange mønstre.

Foruten ovenfor, hva er FP-vekstalgoritme? De FP - Vekstalgoritme , foreslått av Han in, er en effektiv og skalerbar metode for å utvinne hele settet med hyppige mønstre etter mønsterfragment vekst , ved å bruke et utvidet prefiks- tre struktur for lagring av komprimert og viktig informasjon om hyppige mønstre kalt frequent-pattern tre ( FP - tre ).

På samme måte, hva er fordelene med FP-vekstalgoritmen?

Fordeler med FP Growth Algorithm Sammenkoblingen av elementer gjøres ikke i denne algoritmen, og dette gjør den raskere. Databasen er lagret i en kompakt versjon i hukommelse . Den er effektiv og skalerbar for gruvedrift av både lange og korte hyppige mønstre.

Hva er Apriori-eiendom?

De Apriori eiendom er den eiendom som viser at verdiene for evalueringskriteriene for sekvensielle mønstre er mindre enn eller lik verdiene for deres sekvensielle undermønstre. Lær mer i: Sequential Pattern Mining from Sequential Data.

Anbefalt: