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fp_growth，apriori算法的升級版，減少了掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)
標簽： fp_growth
上傳時間： 2015-07-02
上傳用戶：wab1981
dat文件，是apriori算法所用到的數(shù)據(jù)集，很多人找，因此上傳
標簽： dat
上傳用戶：aeiouetla
自己的課程作業(yè)，一個簡單的apriori算法實現(xiàn)。
標簽：
上傳時間： 2015-08-18
上傳用戶：dbs012280
數(shù)據(jù)挖掘的一個源代碼，實現(xiàn)了apriori算法，應用在水污染相關(guān)數(shù)據(jù)上，對學習這方面的有很好的參考價值
標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 源代碼
上傳時間： 2015-10-02
上傳用戶：xauthu
以從醫(yī)院病案室獲得的3022例數(shù)據(jù)為樣本，在完成樣本數(shù)據(jù)庫以及糖尿病并發(fā)癥的多維數(shù)據(jù)集設(shè)計后，以糖尿病并發(fā)癥流行病學知識發(fā)現(xiàn)為重點，研究定性數(shù)據(jù)定量化挖掘模型及算法引擎的設(shè)計與實現(xiàn)，即將關(guān)聯(lián)模型引入糖尿病并發(fā)癥的流行病學研究，應用集合論中的apriori性質(zhì)，實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘引擎設(shè)計。
標簽： 3022 數(shù)據(jù) 樣本
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：曹云鵬
數(shù)據(jù)挖掘中頻繁項集挖掘算法，改進了apriori算法，性能提高很多
標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 中頻 項集挖掘 算法
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：leixinzhuo
數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則比較經(jīng)典的算法apriori算法
標簽： 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時間： 2016-03-04
上傳用戶：gxrui1991
采用讀取Access數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)數(shù)據(jù)進行挖掘，能夠選擇使用apriori或aprioriTid。數(shù)據(jù)量100000以上則需要注意最小支持度設(shè)置。
標簽： Access 讀取 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：zycidjl
在使用時，請先在“控制面板/管理工具/數(shù)據(jù)源ODBC”中配置數(shù)據(jù)源，名稱為“TRANSACTION”，數(shù)據(jù)庫在 apriori 文件夾下。
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：彭玖華
頻繁項集挖掘算法的計算復雜性和生成的頻繁項集數(shù)量隨著事務(wù)集項數(shù)的增加呈指數(shù)增長，最小支持度閾值成為控制這種增長的關(guān)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(diào)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
上傳時間： 2016-08-06
上傳用戶：星仔
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