Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。本文簡單介紹了Apfiofi算法，提出了Apfiofi算法的改進方案—— 長項優(yōu)先的產生算法，它基于傳統(tǒng)Apriori算法，通過改變候選項集的產生順序來減少數據庫訪問。從而提高效率
標簽： Apriori Apfiofi 算法 布爾
上傳時間： 2016-08-06
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頻繁項集挖掘算法的計算復雜性和生成的頻繁項集數量隨著事務集項數的增加呈指數增長，最小支持度閾值成為控制這種增長的關鍵．然而，實際應用中僅使用支持度閾值難以有效控制頻繁項集的規(guī)模．為此定義N個 最頻繁項集挖掘問題，并提出基于支持度閾值動態(tài)調整策略的寬度優(yōu)先搜索算法Apriori和深度優(yōu)先搜索算法IntvMatrix挖掘N個最頻繁項集．實驗表明，本文的2種方法的效率比樸素方法高2倍以上，特別當N值較低時，本 文方法的效率優(yōu)勢更為明顯．
標簽： 頻繁 項集挖掘 算法 計算
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Optimization with Parabolas Mixture Distributions 數學算法
標簽： Distributions Optimization Parabolas Mixture
上傳時間： 2014-01-09
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Numerical Integration 數學算法
標簽： Integration Numerical 算法
上傳時間： 2013-12-30
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數據挖掘Apriori算法在VC下的實現
標簽： Apriori 數據挖掘 下的實現 算法
上傳時間： 2013-12-20
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數據挖掘中FP增長算法在VC下的實現，源代碼
標簽： 數據挖掘 下的實現 算法
上傳時間： 2014-01-03
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數據挖掘中關聯(lián)規(guī)則的eclat算法在VC下的實現
標簽： eclat 數據挖掘 關聯(lián)規(guī)則 下的實現
上傳時間： 2016-08-08
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1.對染噪doppler信號進行小波包3層分解：分解層次j=1,2時，都是信號的概貌；當j=3時，反映概貌的已幾乎不含噪聲分量，而其它噪聲分量的幅值已很小。 2.對加噪Blocks信號進行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。
標簽： doppler 分解 信號
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java數學小遊戲 很好玩的喲 學習與娛樂并存
標簽： java 娛樂
上傳時間： 2016-08-11
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勤研44b0豪華板bootloader源碼。 稍作修改即可用于其他ARM7系列開發(fā)板
標簽： bootloader 44b0 ARM7 豪華
上傳時間： 2016-08-14
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