ما هي مزايا خوارزمية النمو FP؟
ما هي مزايا خوارزمية النمو FP؟

فيديو: ما هي مزايا خوارزمية النمو FP؟

فيديو: ما هي مزايا خوارزمية النمو FP؟
فيديو: Mining Frequent Patterns - Part 8 - تنقيب البيانات - Data Mining - FP-Growth 2024, شهر نوفمبر
Anonim

مزايا خوارزمية النمو FP

لا يتم إقران العناصر في هذه الخوارزمية وهذا يجعلها أسرع. يتم تخزين قاعدة البيانات في إصدار مضغوط بتنسيق ذاكرة . إنه فعال وقابل للتطوير للتعدين بالأنماط المتكررة الطويلة والقصيرة.

وبالمثل ، قد تسأل ، ما هو استخدام خوارزمية النمو FP؟

خوارزمية النمو Fp (نمط متكرر نمو ). خوارزمية النمو FP هو تحسن من apriori الخوارزمية . تم استخدام خوارزمية نمو FP للعثور على مجموعة العناصر المتكررة في قاعدة بيانات المعاملات دون إنشاء مرشح. نمو FP يمثل العناصر المتكررة في أنماط الأشجار المتكررة أو FP - شجرة.

وبالمثل ، أيهما أفضل من Apriori أم نمو FP يفسر الأسباب؟ FP - نمو : طريقة تعدين فعالة للأنماط المتكررة في قاعدة بيانات كبيرة: باستخدام حجم مضغوط للغاية FP - شجرة ، طريقة فرّق تسد في الطبيعة. على حد سواء أبريوري و FP - نمو يهدفون إلى اكتشاف مجموعة كاملة من الأنماط ولكن ، FP - نمو أكثر كفاءة من أبريوري فيما يتعلق بالأنماط الطويلة.

فقط هكذا ، ما هي خوارزمية النمو FP؟

ال FP - خوارزمية النمو ، التي اقترحها هان إن ، هي طريقة فعالة وقابلة للتطوير لتعدين مجموعة كاملة من الأنماط المتكررة حسب جزء النمط نمو ، باستخدام بادئة ممتدة- شجرة هيكل لتخزين المعلومات المضغوطة والحاسمة حول الأنماط المتكررة المسماة بالنمط المتكرر شجرة ( FP - شجرة ).

كيف يمكنك إنشاء شجرة FP في التنقيب عن البيانات؟

بناء. بناء أ FP - شجرة تنقسم إلى ثلاث خطوات رئيسية. تفحص ملف البيانات اضبط لتحديد عدد الدعم لكل عنصر ، وتجاهل العناصر غير المتكررة وفرز العناصر المتكررة بترتيب تنازلي. تفحص ملف البيانات قم بتعيين معاملة واحدة في كل مرة لإنشاء FP - شجرة.

موصى به: