电子测试
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전자측시
Electronic Test
2015年
19期
25-25,55
,共2页
关联规则%频繁项%Aprior算法%FP-Growth算法
關聯規則%頻繁項%Aprior算法%FP-Growth算法
관련규칙%빈번항%Aprior산법%FP-Growth산법
association rule%frequent item%Aprior algorithm%FP-Growth algorithm
关联规则在数据挖掘中是一种简单但很实用的规则，Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则中的典型算法，本文介绍了关联规则和两种典型算法的概念，利用实例对比两种算法在挖掘频繁项集中的区别，分析算法的优劣，从而确定算法的应用。
關聯規則在數據挖掘中是一種簡單但很實用的規則，Apriori算法和FP-Growth算法是關聯規則中的典型算法，本文介紹瞭關聯規則和兩種典型算法的概唸，利用實例對比兩種算法在挖掘頻繁項集中的區彆，分析算法的優劣，從而確定算法的應用。
관련규칙재수거알굴중시일충간단단흔실용적규칙，Apriori산법화FP-Growth산법시관련규칙중적전형산법，본문개소료관련규칙화량충전형산법적개념，이용실례대비량충산법재알굴빈번항집중적구별，분석산법적우렬，종이학정산법적응용。
The association rule in data mining is a simple but very practical rule,Apriori algorithm and FP-Growth algorithm is a typical association rules algorithm, this paper introduces the concept of association rules and two typical algorithms,use two examples contrast algorithms in mining frequent item set difference, the pros and cons analysis algorithm to determine the application of the algorithm.
