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基于Apriori算法和FP-Growth算法的频繁项集挖掘的研究与实现

作者:安尼      发布时间:2021-04-20      浏览量:0
随着科学技术的飞速发展和存储技术的迅速进

随着科学技术的飞速发展和存储技术的迅速进步,我们生活在数据的海洋中,各种行业积累了大量的数据。如何利用这些数据发现隐藏在其中的有价值的信息,是数据挖掘诞生的一个重要因素。上世纪90年代,沃尔玛在其庞大的交易数据中发现了经典的“啤酒和尿布故事”,揭示了美国的某种购物习惯,并根据这一特点调整了布局,利润大幅上升,这一过程被称为“购物篮分析”。这是数据挖掘在早期实际应用中的一个成功案例,也是频繁项集挖掘的起源。如今,隐藏在海量数据下的潜在价值越来越受到人们的关注。数据挖掘技术不断应用于互联网、电信、金融、商业等领域。其中,频繁项集挖掘技术在商业领域中的应用已成为一个重要的研究课题,本文的主要内容是

以下内容:

阐述了频繁项集挖掘的相关概念和理论,

详细介绍了两种最经典的频繁项集挖掘算法:apriori算法和FP-增长算法。

分别实现了这两种算法,详细介绍了先验迭代生成所有频繁项集的过程、FP-增长型FP-树的构造过程以及如何通过FP-树挖掘频繁项集,根据频繁项集计算关联规则,并对算法的运行结果进行了分析。

比较分析了apriori算法和FP-增长算法的优缺点。

关键词:数据挖掘;Apriori算法;FP-增长算法;购物篮分析

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