Varför är FP-tillväxt bättre än Apriori?
Varför är FP-tillväxt bättre än Apriori?

Video: Varför är FP-tillväxt bättre än Apriori?

Video: Varför är FP-tillväxt bättre än Apriori?
Video: FP growth Vs Apriori Algorithm|FP growth tree vs Apriori algorithm in frequent pattern mining 2024, Maj
Anonim

Det tillåter frekvent upptäckt av objektuppsättningar utan kandidatgenerering.

FP-tillväxt :

Parametrar Apriori Algoritm Fp-träd
Minnesanvändning Det kräver stor mängd minnesutrymme på grund av ett stort antal genererade kandidater. Det kräver liten mängd minnesutrymme på grund av kompakt struktur och ingen kandidatgenerering.

Dessutom, vilken är bättre Apriori eller FP tillväxt?

FP - tillväxt : en effektiv gruvmetod för frekventa mönster i stor databas: med en mycket kompakt FP - träd , dela-och-härska-metoden i naturen. Både Apriori och FP - Tillväxt strävar efter att ta reda på en komplett uppsättning mönster men, FP - Tillväxt är effektivare än Apriori när det gäller långa mönster.

Förutom ovan, vad är FP-tillväxtalgoritm? De FP - Tillväxtalgoritm , föreslagen av Han in, är en effektiv och skalbar metod för att bryta hela uppsättningen av frekventa mönster efter mönsterfragment tillväxt , med ett utökat prefix- träd struktur för att lagra komprimerad och viktig information om frekventa mönster som kallas frekvent-mönster träd ( FP - träd ).

På samma sätt, vilka är fördelarna med FP-tillväxtalgoritm?

Fördelar med FP-tillväxtalgoritm Paret av objekt görs inte i denna algoritm och det gör det snabbare. Databasen lagras i en kompakt version i minne . Det är effektivt och skalbart för att bryta både långa och korta frekventa mönster.

Vad är Apriori egendom?

De Apriori egendom är fast egendom visar att värden för utvärderingskriterier för sekventiella mönster är mindre än eller lika med värdena för deras sekventiella delmönster. Läs mer i: Sequential Pattern Mining from Sequential Data.

Rekommenderad: