相关阅读
相关 【数据挖掘】:闭频繁项集
所谓闭项集，就是指一个项集X，它的直接超集的支持度计数都不等于它本身的支持度计数。 如果闭项集同时是频繁的，也就是它的支持度大于等于最小支持度阈值，那它就称为闭频繁项集。
刺骨的言语ヽ痛彻心扉相关 spark mllib 频繁项 FPGrowth
package org.apache.spark.examples.mllib; // $example on$ import java.util.Arra
末蓝、相关 挖掘频繁项集之FP-Growth算法
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48918007][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 海量数据挖掘MMDS week2: 频繁项集挖掘 Apriori算法的改进：非hash方法
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 海量数据挖掘MMDS week2: 频繁项集挖掘 Apriori算法的改进：基于hash的方法
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217][blog.csdn.net_pipisorry_articl
小灰灰相关 数据挖掘之关联规则和频繁项集
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48897999][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 数据挖掘中的模式发现（一）频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集
Frequent Itemset(频繁项集) 称 I = \{ i 1 , i 2 , . . . , i m \} I=\\\{i\_1, i\_2, ..., i\_
相关 FP-growth算法高效发现频繁项集
FP-growth与Apriori比较， 优点：性能要比Apriori好两个数量级以上，可以高效地发现频繁项集。 缺点：不能用于发现关联规则。 FP代表频繁模式（F
灰太狼相关 挖掘商品间的联系：频繁项集挖掘与关联分析
我们常常会在管理中遇到这样的问题，超市如何能通过用户购买数据来提高利润。如何将数据转化为利润，用好这些数据。 我们这里提出一种关联分析方法，可以从用户的购买数据中得到，其一
相关 频繁项集与关联规则挖掘(2)
[上一篇][Link 1]介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法，Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Ap
还没有评论，来说两句吧...