Video: Perché la crescita FP è migliore di Apriori?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Consente il rilevamento frequente di set di elementi senza generazione di candidati.
Crescita FP :
| Parametri | A priori Algoritmo | albero fp |
|---|---|---|
| Utilizzo della memoria | Richiede una grande quantità di spazio di memoria a causa del gran numero di candidati generati. | Richiede una piccola quantità di spazio di memoria a causa della struttura compatta e nessuna generazione di candidati. |
Del resto, quale è meglio Apriori o FP in crescita?
FP - crescita : un metodo di mining efficiente di pattern frequenti in un database di grandi dimensioni: utilizzo di un'interfaccia altamente compatta FP - albero , metodo divide et impera in natura. Entrambi A priori e FP - Crescita mirano a scoprire una serie completa di modelli ma, FP - Crescita è più efficiente di A priori rispetto ai modelli lunghi.
Oltre a sopra, qual è l'algoritmo di crescita FP? Il FP - Algoritmo di crescita , proposto da Han in, è un metodo efficiente e scalabile per estrarre l'insieme completo di pattern frequenti per frammento di pattern crescita , utilizzando un prefisso esteso- albero struttura per la memorizzazione di informazioni compresse e cruciali su modelli frequenti denominata pattern-frequenza albero ( FP - albero ).
Allo stesso modo, quali sono i vantaggi dell'algoritmo di crescita FP?
Vantaggi dell'algoritmo di crescita FP L'abbinamento degli elementi non viene eseguito in questo algoritmo e questo lo rende più veloce. Il database è archiviato in una versione compatta in memoria . È efficiente e scalabile per il mining di pattern frequenti sia lunghi che brevi.
Cos'è la proprietà Apriori?
Il Proprietà Apriori è il proprietà mostrando che i valori dei criteri di valutazione dei pattern sequenziali sono inferiori o uguali a quelli dei loro sottopattern sequenziali. Ulteriori informazioni in: Sequential Pattern Mining da dati sequenziali.
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Quali sono i vantaggi dell'algoritmo di crescita FP?
Vantaggi dell'algoritmo di crescita FP L'abbinamento degli elementi non viene eseguito in questo algoritmo e questo lo rende più veloce. Il database è archiviato in una versione compatta in memoria. È efficiente e scalabile per l'estrazione di modelli frequenti sia lunghi che brevi