Vilka är fördelarna med FP-tillväxtalgoritm?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Fördelar med FP Growth Algorithm

Sammankopplingen av objekt görs inte i den här algoritmen 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.

På samma sätt kan du fråga dig vad är användningen av FP-tillväxtalgoritm?

Fp-tillväxtalgoritm (Täta mönster tillväxt ). FP-tillväxtalgoritm är en förbättring av apriori algoritm . FP-tillväxtalgoritm används för att hitta frekventa artiklar i en transaktionsdatabas utan kandidatgenerering. FP tillväxt representerar frekventa objekt i frekventa mönsterträd eller FP - träd.

På samma sätt, vilken är bättre Apriori eller FP-tillväxt förklarar orsakerna? 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.

Bara så, 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 ).

Hur konstruerar man ett FP-träd i datautvinning?

Konstruktion. Konstruktionen av en FP - träd är uppdelad i tre huvudsteg. Skanna data ställ in för att bestämma stödantalet för varje artikel, kassera de sällsynta föremålen och sortera de vanliga föremålen i fallande ordning. Skanna data ställ in en transaktion i taget för att skapa FP - träd.