데이터 마이닝에서 연관 규칙 마이닝을 찾고 있습니다. 자주 사용되는 항목 집합에는 세 가지 유형이 있습니다.
연관 규칙을 생성하려면 빈번한 항목 집합 또는 닫힌 빈번한 항목 집합을 사용해야합니다 (빈번한 항목 집합은 닫힌 빈번한 항목 집합에서 찾을 수 있음).
최대 빈도 항목 집합을 찾는 알고리즘이 많이 있습니다 (MAFIA, Max-Miner, Depth Project, GenMax ...).
최대 빈도 항목 세트를 찾는 이점은 무엇입니까? 주요 아이디어는 무엇입니까?
감사.
주요 아이디어는 지원 이 낮은 긴 아이템 세트를 찾을 때 자주 사용되지만 흥미롭지 않고 중복되고 짧은 아이템 세트로 모든 메모리를 소모하게된다는 것입니다.
이를 경험하려면 실제 큰 데이터를 가져 와서 항목 세트 마이닝을 실행하십시오. 강의에 사용 된 장난감 예제가 아닙니다.
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