مزایای الگوریتم رشد FP چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

مزایای الگوریتم رشد FP

جفت شدن آیتم ها در این الگوریتم انجام نمی شود و این باعث می شود سرعت آن بیشتر شود. پایگاه داده در نسخه فشرده ذخیره می شود حافظه . برای استخراج الگوهای طولانی و کوتاه مکرر کارآمد و مقیاس پذیر است.

به طور مشابه، ممکن است بپرسید که کاربرد الگوریتم رشد FP چیست؟

الگوریتم رشد Fp (الگوی مکرر رشد ). الگوریتم رشد FP یک بهبود پیشینی است الگوریتم . الگوریتم رشد FP استفاده شده است برای یافتن مجموعه اقلام مکرر در پایگاه داده تراکنش بدون تولید نامزد. رشد FP نشان دهنده موارد مکرر در درختان الگوی مکرر یا FP - درخت.

به طور مشابه، کدام یک بهتر است رشد Apriori یا FP دلایل را توضیح دهند؟ FP - رشد : یک روش استخراج کارآمد از الگوهای مکرر در پایگاه داده بزرگ: با استفاده از یک بسیار فشرده FP - درخت روش تفرقه بیانداز و حکومت کن در طبیعت. هر دو پیشین و FP - رشد قصد دارند مجموعه کاملی از الگوها را بیابند اما FP - رشد کارآمدتر از پیشین در رابطه با الگوهای بلند

بنابراین، الگوریتم رشد FP چیست؟

این FP - الگوریتم رشد پیشنهاد شده توسط Han in، یک روش کارآمد و مقیاس پذیر برای استخراج مجموعه کامل الگوهای مکرر توسط قطعه الگو است. رشد ، با استفاده از یک پیشوند توسعه یافته- درخت ساختاری برای ذخیره اطلاعات فشرده و حیاتی در مورد الگوهای مکرر به نام الگوی تکراری درخت ( FP - درخت ).

چگونه می توان یک درخت FP را در داده کاوی ساخت؟

ساخت و ساز. ساخت و ساز یک FP - درخت به سه مرحله اصلی تقسیم می شود. اسکن کنید داده ها برای تعیین تعداد پشتیبانی از هر آیتم تنظیم کنید، موارد نادر را کنار بگذارید و موارد مکرر را به ترتیب کاهشی مرتب کنید. اسکن کنید داده ها تنظیم یک تراکنش در یک زمان برای ایجاد FP - درخت.