目录堆的概念堆结题的基本技巧： heapq堆的常用方法：heapq.heapify(list)heapq.heappush(heap, item)heapq.heappop(heap) heapq.heapreplace(heap.item) heapq.heappushpop(heap, item)heapq.merge(*iterables,
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2024-01-05 23:50:36
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★ FP-growth算法的作用： 该算法是代替Apriori算法来高效发现频繁集，但不能用于发现关联规则。★ FP-growth算法的组成： 该算法需要构建三部分：1. 项头表 2. FP树 3.节点链表&
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2024-02-29 10:50:16
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我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则。 本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务，并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集。FP-growth 算法简介一种非常好的发现频繁项集算法。基于Apriori算法构建,但是数据结构不同，使用叫做 FP树&n
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2024-06-09 18:12:55
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关联规则挖掘经典算法Apriori就是挖掘频繁项目集的算法，但是在面对大规模数据时其效率很低，尤其是挖掘2，3，4频繁项目集时，其实2频繁项目集挖掘可以看作是共现问题，项目中我们发现如果把2频繁项目集当作共现问题来求解其效率较当作频繁项目集求解要高很多，下面说下我们的求解思路。 对于大规模数据，要想加快速度最直观的想法就是做
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2024-06-11 18:04:33
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#coding=utf-8
import tree_builder
import copy
class Tree_miner(object):
"""tree_miner类. 作用:对Tree进行频繁项集的挖掘"""
def __init__(self, Tree=None, min_sup=-1, headerTable={}):
"""tree_miner的初始化. Tree即为构造好的FP_
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2024-03-07 14:27:37
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基于Python的机器学习实战：Apriori 目录：1.关联分析2. Apriori 原理3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集4.从频繁集中挖掘关联规则5. 总结 1.关联分析 返回目录关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式：1.频繁项集(frequency item sets)：经常同时出现的一些元素的集合；2.关联规则
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2024-01-29 16:59:47
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基础概念： 频繁项集： 如果项集I 的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I 是频繁项集。 先验性质：频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。 Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于搜索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的个数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1,。然后，使用L1，通过连接、剪枝两步走，找到频繁2项集的集合L2
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2023-08-11 07:33:18
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关联分析中如何通过FP-Growth方法计算出频繁项集
关联分析是数据挖掘中常用的分析方法。一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合。引入一个定义，项集的支持度（support），是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例。规定一个最小支持度，那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集（frequent item set）。 如
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2023-09-27 16:27:54
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前言前两天期末考试完，歇息了一天，巴适 ~ ,感觉脑子有点生锈了，趁有空，操作一下数据挖掘中的Apriori算法。介绍Apriori算法是一种挖掘频繁项集的方法，它是基于先验性质，使用逐层搜索的迭代方法，利用k项集探索k+1项集。它是用来寻找具有相关性符合条件的项集，例如尿布和啤酒的故事，看似两者毫不相干，但是它们却频频地同时被顾客买走。我们的目的就是寻找这些具有相关性的数据。算法原理在说原理之前
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2024-04-16 19:07:46
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目录1.Apriori算法Apriori性质伪代码apriori算法apriori-gen(Lk-1)【候选集产生】has_infrequent_subset(c,Lx-1)【判断候选集元素】例题求频繁项集：对于频繁项集L={B,C,E}，可以得到哪些关联规则：2.FP-growth算法FP-tree构造算法【自顶向下建树】insert_tree([plP],T)利用FP-tree挖掘频繁项集关联
原创
精选
2023-04-07 21:41:29
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本实验包含以下内容：学习挖掘频繁项集，掌握apriori算法1.实现用apriori算法挖掘频繁项集（最小支持度计数2） 2.分析你所实现的apriori算法的缺点3. 数据集： 数据集
TID项集T100I1,I2,I5T200I2,I4T300I2,I3T400I1,I2,I4T500I1,I3T600I2,I3T700I1,I3T800I1,I2,I3,I5T9
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2023-11-19 16:21:39
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Apriori算法Ariori算法利用频繁项集性质的先验知识（prior knowledge），通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探查(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁1-项集集合L1，然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找到L3，知道找不到频繁K-项集，找每个频繁项集需要一次数据库扫面。Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。（A∪B模式
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2024-08-01 01:25:31
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# 频繁项集挖掘 R 语言实现
## 流程概述
在进行频繁项集挖掘的过程中，我们需要遵循以下步骤：
1. 数据预处理：对数据进行清洗和转换，确保数据格式符合挖掘算法的要求。
2. 导入数据：将处理后的数据导入 R 环境。
3. 应用频繁项集挖掘算法：利用 Apriori 算法等进行频繁项集挖掘。
4. 分析结果：对挖掘出的频繁项集进行分析和解释。
## 具体步骤及代码示例
### 步骤一：数
原创
2024-06-18 06:19:42
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搜索引擎推荐问题：通过查看互联网上的用词来找出经常在一块出现的词对。FP-growth是一种高效发现频繁集的方法。它只需要对数据库进行两次扫描，第一遍扫描是对所有元素项的出现次数进行计数，统计出现的频率，第二遍扫描只考虑那些频繁元素。适用数据类型：标称型数据优点：一般快于Apriori算法介绍发现频繁集的基本过程为：构建FP树从FP树种挖掘频繁项集FP树FP(Frequent Pattern)树：
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2023-11-16 17:24:22
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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
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2024-01-16 16:38:25
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所 谓挖掘频繁模式，关联和相关，即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构。就像搞CPU设计的人知道，Cache的预 取机制有流预取和指针预取，前者就是发现流模式，即发现在地址上顺序出现的序列模式，后者即发现指针链接模式，即链式数据结构。比 如一个人逛超市，她的购物篮里可能装有各种商品的组合。我们设想所有的商品构成全集，每种商品用0-1表示是否出现，那么每个购物篮就
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2023-11-21 14:27:39
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认识Apriori算法Apriori算法属于关联规则算法，关联规则分析也称之为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联分析。Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的算法。在学习Apriori算法之前需要先了解几个概念。关联规则：项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度。项集A发生，则项集B发生的概率为关联规则的置信度。同时有最小支持度和最小置信度的概念，和频繁项集的概念
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2024-06-09 10:11:09
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频繁项集最经典和常用的应用就是超市的购物篮分析。每个购物篮里有很多商品，每个商品都是一项元素，每个购物篮都是一个集合，所有购物篮就形成了一个系列集合。分析哪些商品经常一起频繁出现在购物篮内，即找到频繁项集，然后，再分析其他商品与频繁项集的关系，即关联规则。 1. 什么是频繁项？什么是频繁项集？与相似性分析有什么差别？ 有什么应用？频繁项：在多个集合中，频繁出现的元素/项，就是频繁项频繁项集：有一系列集合，这些集合有些相同的元素，集合中同时出现频率高的元素形成一个子集，满足一定阈值条件，就是频繁项集。极大频繁项集：元素个数最多的频繁项集合，即其任何超集都是非频繁项集。k项集：k项元素组成的一个集
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2013-06-22 12:39:00
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一、频繁项集的紧凑表示1.极大频繁项集1.极大频繁项集的性质：它的直接超集都不是频繁的,因此，表现为：频繁项集和非频繁项集的分界处2.作用：极大频繁项集形成了所有频繁项集的最小的项集的集合。提供了频繁项集的紧凑表示，但是没有提供子集的支持度信息。2.闭频繁项集1.提供了频繁项集的最小表示，该表示不丢失支持度信息。2.闭项集：如果项集是闭的，它的直接超集都不具有和它相同的支持度计数。反证法定义：如果
## 最大频繁项目集 (MFI) 的概述
在数据挖掘领域，最大频繁项目集 (MFI) 是一种用于发现数据集中经常出现的项目组合的技术。它在市场篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。MFI不仅帮助企业了解顾客的购买行为，还能为制定业务策略提供支持。
本文将解释如何用 Python 实现 MFI 算法，并提供完整的代码示例。
## MFI 算法的逻辑流程
1. **输入数据提取**：从给定数据集中
原创
2024-10-29 06:51:27
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