电子测试
電子測試
전자측시
ELECTRONIC TEST
2015年
8期
44-45
,共2页
数据%数据挖掘%递推方法%频繁模式
數據%數據挖掘%遞推方法%頻繁模式
수거%수거알굴%체추방법%빈번모식
data%data mining%recursive method%frequent pattern
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。本文将对FP-growth和Apriori两组经典算法进行描述，并叙述数据挖掘在教育、商业、农业等领域中的应用。
數據挖掘是從大量的、不完全的、有譟聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。本文將對FP-growth和Apriori兩組經典算法進行描述，併敘述數據挖掘在教育、商業、農業等領域中的應用。
수거알굴시종대량적、불완전적、유조성적、모호적、수궤적수거중제취은함재기중적、인문사선불지도적、단우시잠재유용적신식화지식적과정。본문장대FP-growth화Apriori량조경전산법진행묘술，병서술수거알굴재교육、상업、농업등영역중적응용。
Data mining is the Process extracted potentially useful information and knowledge implicit in which the data is incomplete, noisy, fuzzy and random and people do not know in advance.This article are described two classical algorithms of FP-growth and Apriori , and description of data mining in the field of education, business, agriculture and so on.
