三.FP-tree算法 下面介绍一种使用了与Apriori完全不同的方法来发现频繁项集的算法FP-tree。FP-tree算法在过程中没有像Apriori一样产生候选集，而是采用了更为紧凑的数据结构组织tree, 再直接从这个结构中提取频繁项集。FP-tree算法的过程为：首先对事务中的每个项计算支持度，丢弃其中非频繁的项，每个项的支持度进行倒序排序。同时对每一条事务中的项也按照倒序进行排序。根
转载
2023-07-05 22:13:08
146阅读
2.3FP_Growth算法1）、基本思想FP-Growth即频繁模式增长算法是韩家炜老师于2000年提出的关联分析算法。①该算法采用分治策略：将提供的频繁项集的数据压缩到一颗频繁模式树（FP-Tree），但仍保留项集关联信息。②该算法与Apriori算法有两个不同：第一，不产生候选集；第二，只需要两次遍历数据库。2）、步骤（1）构造FP-树：①扫描事务数据库D一次，收集频繁项的集合F和它们的支持
转载
2024-01-17 06:17:07
170阅读
在这篇博文中，我将详细记录如何解决“数据挖掘FP例题”的过程。这里的内容涵盖从环境预检到版本管理的整个流程，目的是为了让大家清晰地理解数据挖掘中的FP算法以及其在实际工作中的应用。
## 环境预检
首先，我们需要进行环境预检。以下是我使用的四象限图，包含了环境要求与技术兼容性分析。我们确保硬件和软件的兼容性是解决问题的基础。
```mermaid
quadrantChart
titl
1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？ A.关联规则发现 B.聚类 C.分类 D.自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A.Precision
转载
2023-11-07 19:22:35
134阅读
一、前言由于暑假参加全国大学生智能汽车竞赛百度深度学习组竞赛和开学熬了两个星期的考试周，三个多月停更博客。赶紧抓住九
原创
2022-01-09 12:42:36
222阅读
文章目录T1.儒略日题目描述思路代码T2.动物园题目描述思路代码T3.函数调用题目描述骗分思路&代码满分思路&代码T4.贪吃蛇题目描述思路代码
T1.儒略日题目描述为了简便计算，天文学家们使用儒略日（Julian day）来表达时间。所谓儒略日，其定义为从公元前 4713 年 1 月 1 日正午 12 点到此后某一时刻间所经过的天数，不满一天者用小数表达。若利用这一天文学
# 数据挖掘中的LOF计算及实例分析
在数据挖掘领域，局部离群因子（Local Outlier Factor，LOF）是一种常用的离群值检测方法。随着数据量的增大，传统的离群值检测方法往往不够高效，而LOF算法通过比较数据点之间的局部密度，成功地识别出异常数据点。本文将力图通过实例代码以及相应的解释，帮助读者理解LOF的基本原理及其在实际应用中的重要性。
## 1. LOF算法概述
LOF算
有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。目录1、什么是异常检测 1.1、异常的类别 1.2、异常检测任务分类 1.3、异常检测场景2、异常检测常
转载
2024-01-16 16:38:25
96阅读
数据预处理1. 煮粥之前先淘米——预处理其实我们应该先寻找算法，有了方向再对数据进行相应的预处理，不过刚好最近在学习正则表达式，以及文件读写，就顺便练手，对数据进行“粗加工”。也就是简单地：去除坏值，比如编码有问题的。我觉得这种认为打了label的数据应该很可靠不应该有太多的问题，但还是有30多个编码有问题的。舍弃冗余内容。比如：id = {D10-1003}
author = {Cheung,
转载
2023-11-21 08:52:58
123阅读
文章目录逻辑回归，名为回归，实际为分类逻辑回归模型，就是每个特征的回归系数，即wT。优点：缺点：极大似然估计梯度逻辑回归的一般过程逻辑回归的关键为什么使用Sigmoid函数如何确定最佳回归系数逻辑回归，名为回归，实际为分类线性回归直接分析x与y的关系
LR分析y取某个值的概率和x的关系分类：根据模型，对输入数据/样本，预测其归属的类别。
其中，最常见的就是二分类模型，例如逻辑回归。逻辑回归模型，就
转载
2023-08-08 12:04:59
116阅读
1.分类的定义分类是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本的类标号，如：根据电子邮件的标题和内容预测该邮件是否为垃圾邮件。分类和回归都有预测的功能，但是：分类预测的输出为离散的属性；回归预测的输出为连续属性值，例如：预测未来某银行客户会流失或不流失，这是分类任务，预测某商场未来一年的总营业额，这是回归任务。2.分类的步骤(1) 将数据集划分为训练集和测试集；(2) 对训
转载
2023-08-05 17:50:38
88阅读
欢迎关注，本专栏主要更新MATLAB仿真、界面、基础编程、画图、算法、矩阵处理等操作，拥有丰富的实例练习代码，欢迎订阅该专栏！（等该专栏建设成熟后将开始收费，快快上车吧~~）【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理kmeans算法是比较简单的一个算法，K-Means算法是一种「无监督」的聚类算法。什么叫无监督呢？就是对于训练集的数据，在训练的过程中，并没有告诉训练算法某
数据挖掘1：K-means均值聚类算法
一.K-means均值聚类算法原理 对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,…Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E： 其中μi是簇Ci的均值向量，有时也称为质心
转载
2023-10-29 18:49:44
349阅读
1.KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预
转载
2024-07-15 07:13:29
311阅读
简介这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法——K-Means算法。K-Means算法是一种无监督的聚类算法。什么叫无监督呢？就是对于训练集的数据，在训练的过程中，并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别。对于K-Means算法来说，他就是通过某一些骚操作，将一堆“相似”的数据聚集在一起然后当作同一个类别。例如下图：最后将数据聚集成了3个类别。K-Means算法中的\(K\)就是代表类别的
转载
2024-01-15 19:58:59
62阅读
在上一篇
数据挖掘入门算法整理 中提到，
Apriori算法是
关联规则算法中使用最为广泛的算法，这次我们就来学习下该算法的基本知识。
一、算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作
转载
2024-01-10 20:11:26
50阅读
导读1.KDD过程：问题陈述、数据收集和储存、数据清理、数据挖掘、表示和可视化、问题解决。2.频繁项集：若干个项的集合。在本篇文章中，频繁项集被延伸为购物篮。3.支持度( S )：先导与后继在一个项集中出现的频率。4.置信度( C )：同时包含先导和后继的项集的百分比除以只包含先导的项集的百分比。5.关联规则：先举一个简单的例子。香草威化 -> 香蕉，生奶油 [支持度 ＝ 1%， 置信度 ＝
转载
2023-11-06 13:58:57
116阅读
每个样本都可以用它最接近的K个邻值来代表 将数据集合中每一个记录进行分类的方法定义一个X=data，把最有可能影响因素抽取总体来说，KNN分类算法包括以下4个步骤：[4]①准备数据，对数据进行预处理[4] 。②计算测试样本点（也就是待分类点）到其他每个样本点的距离[4] 。③对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点[4] 。④对K个点所属的类别进行比较，根据少数
转载
2024-01-16 05:43:36
73阅读
问题来源使用贝叶斯算法实现以下问题： 假设有一家小公司招收机器学习工程师,为了在更广泛的范围内筛选人才,他们写一些爬虫,去各个招聘平台、职场社交平台爬取简历,然后又写了一个简单的分类器筛选他们感兴趣的候选人。这个筛选分类器是朴素贝叶斯分类器,训练数据是现在公司里的机器学习工程师和之前来面试过这一职位,有被录取的人员的简历记录。全部数据集如下，请预测一位985硕士技能会C++的应聘者是否能录取？问题
转载
2024-09-09 22:08:04
152阅读
过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解，去捕抓数据中的微小变化信息，一旦完成迭代式的训练之后，网络模型推理的时候就不需要这么多参数。而剪枝算法正是基于过参数化的理论基础而提出的。剪枝算法核心思想就是减少网络模型中参数量和计算量，同时尽量保证模型的性能不受影响。那在AI框架中，实际上剪枝主要作用在右下角的端侧模型推理应用场景中，为的就是让端侧模型更小，无论是平板、手机、手表、耳机
转载
2023-12-02 22:28:29
45阅读
