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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>DSP>時(shí)興頻集挖掘算法的辨析

時(shí)興頻集挖掘算法的辨析

2008-10-24 | rar | 555 | 次下載 | 2積分

資料介紹

研究了當(dāng)前幾種時(shí)興的頻集挖掘算法(Apriori,DF,F(xiàn)P-growth 和DCI)及其技術(shù)特點(diǎn),并對其分類和界定適用范圍。對其算法復(fù)雜性及時(shí)空執(zhí)行效率等性能指標(biāo)進(jìn)行了定性和定量的綜合分析。研究的結(jié)果對于在各種應(yīng)用環(huán)境下的
關(guān)聯(lián)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)具有參考價(jià)值。
關(guān)鍵詞: 頻集挖掘; Apriori; DF; FP-growth; DCI
種頻集挖掘算法及其特點(diǎn)
2.1 Apriori 算法
A priori算法是目前最為著名也是應(yīng)用最為廣泛的一種算法,并且目前許多算法都是在A priori的基礎(chǔ)上優(yōu)化和改進(jìn)而來的。A priori算法核心思想是:首先掃描一遍數(shù)據(jù)庫D ,產(chǎn)生頻繁1 項(xiàng)集L 1,然后產(chǎn)生頻繁2 項(xiàng)集L 2,直到有某個(gè)r 值使得L r 為空,這時(shí)算法停止。在第k 次循環(huán)過程中,首先產(chǎn)生候選k-項(xiàng)集的集合C k,C k 中的每一個(gè)項(xiàng)集是對2 個(gè)只有一個(gè)項(xiàng)不同的屬于L k-1 的頻集做一個(gè)(k - 2) 連接產(chǎn)生的。C k 是用來產(chǎn)生頻集的候選集,為了決定C k 中的元素是否頻繁,必須掃描數(shù)據(jù)庫D 計(jì)算其支持度,因此頻集L k 是C k 的一個(gè)子集[1]。C k 中的每個(gè)元素需進(jìn)行驗(yàn)證來決定其是否加入L k ,這里的驗(yàn)證過程是算法性能的一個(gè)瓶頸。A priori算法的不足之處在于:1)可能產(chǎn)生大量的候選集。例如,當(dāng)長度為1 的頻集有104 個(gè)的時(shí)候,長度為2 的候選集個(gè)數(shù)將會(huì)超過107;2)如果要生成一個(gè)很長的規(guī)則時(shí),要產(chǎn)生的中間元素也是巨量的。
2.2 DF 算法
D F 算法其實(shí)是A priori的一種改進(jìn)算法,最重要的區(qū)別在于其采用了深度優(yōu)先的方法,這也正是其稱之為D F(D epth F irst)的原因。D F 算法采用了層次樹(trie)來存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集。因?yàn)槿魏我粋€(gè)頻繁集的子集也是頻繁的,所以trie 很適合用來存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集。D F 算法執(zhí)行如下操作[2]:掃描一遍數(shù)據(jù)庫;計(jì)算各個(gè)項(xiàng)的支持度;并將頻繁項(xiàng)按支持度排序;在主存中建立trie,trie 從根到葉子的每一條路徑代表一個(gè)唯一的頻繁項(xiàng)集;最后,算法輸出trie 中的所有路徑,即所有的頻繁項(xiàng)集。
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