Dlaczego wzrost PR jest lepszy niż Apriori?
Dlaczego wzrost PR jest lepszy niż Apriori?

Wideo: Dlaczego wzrost PR jest lepszy niż Apriori?

Wideo: Dlaczego wzrost PR jest lepszy niż Apriori?
Wideo: PRZEWRÓT W FILOZOFII | KANT wyjaśniony 2024, Może
Anonim

Umożliwia częste wykrywanie zestawu elementów bez generowania kandydatów.

Wzrost PR :

Parametry Apriori Algorytm Drzewo Fp
Wykorzystanie pamięci Wymaga dużej ilości miejsca w pamięci ze względu na dużą liczbę generowanych kandydatów. Wymaga niewielkiej ilości miejsca w pamięci ze względu na zwartą strukturę i brak generowania kandydatów.

Co więcej, który z nich jest lepszym wzrostem Apriori lub PR?

FP - wzrost : wydajna metoda wyszukiwania częstych wzorców w dużej bazie danych: przy użyciu wysoce kompaktowej FP - drzewo , metoda dziel i zwyciężaj w przyrodzie. Obie Apriori oraz FP - Wzrost mają na celu poznanie pełnego zestawu wzorów, ale FP - Wzrost jest bardziej wydajny niż Apriori w odniesieniu do długich wzorów.

Poza powyższym, czym jest algorytm wzrostu PR? ten FP - Algorytm wzrostu , zaproponowana przez Han in, jest wydajną i skalowalną metodą wydobywania pełnego zestawu częstych wzorców według fragmentu wzorca wzrost , używając rozszerzonego przedrostka- drzewo struktura do przechowywania skompresowanych i kluczowych informacji o częstych wzorcach nazwana często-wzorzec drzewo ( FP - drzewo ).

Podobnie, jakie są zalety algorytmu wzrostu FP?

Zalety algorytmu wzrostu FP Parowanie elementów nie jest wykonywane w tym algorytmie, co czyni go szybszym. Baza danych jest przechowywana w wersji kompaktowej w pamięć . Jest wydajny i skalowalny do wyszukiwania zarówno długich, jak i krótkich częstych wzorów.

Co to jest własność Apriori?

ten Nieruchomości apriori jest własność pokazując, że wartości kryteriów oceny wzorców sekwencyjnych są mniejsze lub równe wartościom ich podwzorców sekwencyjnych. Dowiedz się więcej w: Sequential Pattern Mining z sekwencyjnych danych.

Zalecana: