强化学习优化大型数据库关联规则挖掘算法

大型数据库中的关联规则挖掘

大型数据库中的关联规则挖掘 本章深入探讨了在大型数据库中挖掘关联规则的策略和方法。

算法与数据结构 12 2024-05-19

关联规则算法Apriori学习

来学习关联规则算法Apriori吧！

数据挖掘 22 2024-05-25

关联规则数据挖掘算法

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

数据挖掘 11 2024-05-25

挖掘多层关联规则

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

数据挖掘 24 2024-05-25

机器学习中的关联规则挖掘算法

机器学习领域中，关联规则挖掘算法是至关重要的研究方向。其中最具有效性和影响力的算法包括Apriori、DHP、PARTITION和FPGrowth。这些算法在数据挖掘和模式识别中发挥着重要作用，帮助分析数据集中的关联规则和模式。

算法与数据结构 9 2024-07-13

Apriori关联规则算法

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

数据挖掘 11 2024-05-25

数据挖掘 - 关联规则挖掘

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

数据挖掘 12 2024-05-31

多维复杂关联规则挖掘算法AIGEP

AIGEP算法用于挖掘多维复杂关联规则，以处理具有丰富语义的复杂数据。介绍了CAR的概念，并重点阐述了AIGEP算法的主要工作，包括引入CAR模型、设计AIGEP算法和评估AIGEP算法的有效性。

数据挖掘 10 2024-05-30

关联规则挖掘的新算法研究

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。

数据挖掘 17 2024-07-17