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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>改進的Eclat 數據挖掘算法的研究

改進的Eclat 數據挖掘算法的研究

2009-08-18 | rar | 197 | 次下載 | 3積分

資料介紹

本文針對兩種常用的頻集算法Apriori 和FP-growth,指出了它們各自的優缺點。數據
庫的表示方法主要有兩大類:水平數據表示和垂直數據表示。通常,采用垂直數據表示的算法的性能優于采用水平數據表示的算法。然后在深入分析Eclat 算法的基礎上提出了它的一種改進形式的Eclat。改進后的Eclat 的計算性能優于Eclat 和FP-Growth 算法。
隨著數據庫技術的迅速發展以及數據庫管理系統的廣泛應用,人們積累的數據越來越
多。數據挖掘在最近幾年也獲得了廣泛的關注。本文在數據挖掘背景下展開了關聯規則挖掘中Eclat 算法及其改進算法的研究工作。傳統的頻集挖掘算法包括Apriori、FP-Growth 等。
Apriori 的改進算法主要考慮減少掃描數據庫次數以及產生盡可能少的候選集這兩個方面。
而FP-Growth 的改進算法則主要考慮減少構建FP 一樹的消耗以及盡可能地節省內存。雖然這些改進算法應用在一些數據集中取得了不錯的效果,但應用在其它一些數據集可能效率很差。本文主要討論一種新的算法Eclat,它只需掃描數據庫2 次,并且采用交操作來計算支持度。
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