数据挖掘Apriori和FP-Tree算法工程+测试用例
VC++6.0工程，图形化界面
2022-09-17 16:32:56
6.18MB
1
针对FP-growth算法时空效率低的问题,提出了改进的FP-tree构造算法。该算法利用动态结点插入技术构造FP-tree,能有效减小模式树的宽度,达到压缩空间的目的;同时,该算法提高了前缀路径的共享性,提高了算法的效率。针对密集型数据的频繁模式完全集难以挖掘的问题,文中提出了IFPmax最大频繁模式挖掘算法,在改进的IFP-tree结构的基础上,利用结点的秩进行预判断,充分利用最大频繁模式的性质对已经存在的结点进行标记,有效避免了节点的冗余遍历,提高了最大频繁模式挖掘算法的效率。实验表明,在不同的基准数据集上文中提出的算法更有效,避免了节点的冗余遍历,使最大频繁模式挖掘算法效率更高。
2022-05-01 21:34:24
659KB
1
针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题，提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法。首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系，并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集；然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性，通过权重因子将共同项目和多属性类别融合，构建CNB度量模型度量邻居相似程度；最后对所得相似用户进行降序排列，获取更加精准的相似用户，完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性，结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。
2021-04-30 17:02:57
1.23MB
1
FP-growth算法python实现含数据集，FP-growth算法是将数据集存储在一个特定的FP树结构之后挖掘其中的频繁项集，即常在一块出现的元素项的集合FP树。
2021-04-27 18:06:09
3KB
1
fpgrowth的java实现，代码绝对没有问题，可以执行，而且有非常详细的注释，非本人实现的代码，如果有问题可以与作者联系，里面有作者的mail,(国人，不是老外)
2019-12-21 22:02:43
99KB
1
数据挖掘的课程作业实现，两种算法的实现，包括测试数据，可执行程序和源代码，及两个算法实现的对比截图。
2019-12-21 22:01:20
1.88MB
1
详解python实现FP-TREE进行关联规则挖掘
python3.2实现,可以生成每一步fp树的图片(需要安装PIL)
2019-12-21 20:59:24
22KB
1