वीडियो: एफपी ग्रोथ एल्गोरिथम के क्या फायदे हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
एफपी ग्रोथ एल्गोरिथम के लाभ
इस एल्गोरिथम में आइटम्स की पेयरिंग नहीं की जाती है और यह इसे तेज बनाता है। डेटाबेस को एक कॉम्पैक्ट संस्करण में संग्रहीत किया जाता है याद . यह लंबे और छोटे लगातार पैटर्न दोनों के खनन के लिए कुशल और मापनीय है।
इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि एफपी ग्रोथ एल्गोरिथम का क्या उपयोग है?
एफपी ग्रोथ एल्गोरिथम (अक्सर पैटर्न विकास ). एफपी विकास एल्गोरिथ्म apriori. का सुधार है कलन विधि . एफपी विकास एल्गोरिथ्म का इस्तेमाल किया उम्मीदवार पीढ़ी के बिना लेनदेन डेटाबेस में लगातार आइटमसेट खोजने के लिए। एफपी वृद्धि बारंबार पैटर्न वाले पेड़ों में बारंबार वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है या एफपी - पेड़.
इसी तरह, अप्रीरी या एफपी ग्रोथ में से कौन बेहतर है, इसके कारण बताएं? एफपी - विकास : बड़े डेटाबेस में लगातार पैटर्न की एक कुशल खनन विधि: अत्यधिक कॉम्पैक्ट का उपयोग करना एफपी - पेड़ , प्रकृति में फूट डालो और जीतो विधि। दोनों संभवतः तथा एफपी - विकास पैटर्न के पूरे सेट का पता लगाने का लक्ष्य रखते हैं लेकिन, एफपी - विकास से अधिक कुशल है संभवतः लंबे पैटर्न के संबंध में।
बस इतना ही, एफपी ग्रोथ एल्गोरिथम क्या है?
NS एफपी - ग्रोथ एल्गोरिथम हान इन द्वारा प्रस्तावित, पैटर्न खंड द्वारा लगातार पैटर्न के पूरे सेट को खनन करने के लिए एक कुशल और स्केलेबल विधि है विकास , एक विस्तारित उपसर्ग का उपयोग करते हुए- पेड़ फ़्रीक्वेंट-पैटर्न नामक बारंबार पैटर्न के बारे में संकुचित और महत्वपूर्ण जानकारी संग्रहीत करने के लिए संरचना पेड़ ( एफपी - पेड़ ).
डेटा माइनिंग में आप FP ट्री का निर्माण कैसे करते हैं?
निर्माण। ए. का निर्माण एफपी - पेड़ तीन प्रमुख चरणों में विभाजित है। स्कैन करें आंकड़े प्रत्येक आइटम की समर्थन संख्या निर्धारित करने के लिए सेट करें, दुर्लभ वस्तुओं को त्यागें और लगातार वस्तुओं को घटते क्रम में क्रमबद्ध करें। स्कैन करें आंकड़े बनाने के लिए एक समय में एक लेनदेन सेट करें एफपी - पेड़.
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यह उम्मीदवार पीढ़ी के बिना लगातार आइटम सेट खोज की अनुमति देता है। एफपी ग्रोथ: पैरामीटर्स एप्रीओरी एल्गोरिथम एफपी ट्री मेमोरी उपयोग बड़ी संख्या में उम्मीदवारों के उत्पन्न होने के कारण इसे बड़ी मात्रा में मेमोरी स्पेस की आवश्यकता होती है। कॉम्पैक्ट संरचना और कोई उम्मीदवार पीढ़ी नहीं होने के कारण इसे कम मात्रा में मेमोरी स्पेस की आवश्यकता होती है
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