Vídeo: Por que o crescimento de FP é melhor do que a priori?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Ele permite a descoberta frequente de conjuntos de itens sem geração de candidatos.
Crescimento FP :
| Parâmetros | A priori Algoritmo | Árvore Fp |
|---|---|---|
| Utilização de memória | Requer grande quantidade de espaço de memória devido ao grande número de candidatos gerados. | Requer uma pequena quantidade de espaço de memória devido à estrutura compacta e nenhuma geração de candidato. |
Além disso, qual é o melhor crescimento a priori ou FP?
FP - crescimento : um método de mineração eficiente de padrões frequentes em grande banco de dados: usando um altamente compacto FP - árvore , método de dividir e conquistar na natureza. Ambos A priori e FP - Crescimento pretendem descobrir um conjunto completo de padrões, mas, FP - Crescimento é mais eficiente do que A priori em relação a padrões longos.
Além disso, o que é o algoritmo de crescimento FP? o FP - Algoritmo de crescimento , proposto por Han em, é um método eficiente e escalonável para minerar o conjunto completo de padrões frequentes por fragmento de padrão crescimento , usando um prefixo estendido- árvore estrutura para armazenar informações comprimidas e cruciais sobre padrões frequentes, denominada padrão frequente árvore ( FP - árvore ).
Da mesma forma, quais são as vantagens do algoritmo de crescimento FP?
Vantagens do algoritmo de crescimento FP O emparelhamento de itens não é feito neste algoritmo e isso o torna mais rápido. O banco de dados é armazenado em uma versão compacta em memória . É eficiente e escalonável para minerar padrões frequentes longos e curtos.
O que é propriedade Apriori?
o Propriedade a priori é o propriedade mostrando que os valores dos critérios de avaliação dos padrões sequenciais são menores ou iguais aos de seus subpadrões sequenciais. Saiba mais em: Mineração de padrões sequenciais a partir de dados sequenciais.
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