generación frecuente de patrones en la minería de datos con implementación de Python {DH}

octubre 2, 2021 Por admin 0


Potente algoritmo para extraer reglas de asociación para grandes cantidades de elementos.

30 de octubre de 2020·8 minutos de lectura

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Foto de fabio en Unsplash

Introdujimos el algoritmo Apriori y señalamos sus principales desventajas en la publicación anterior. Este artículo presenta un método avanzado llamado FP Growth Algorithm. Vamos a pasar por todo el proceso del algoritmo FP Growth y explicaremos por qué es mejor que Apriori.

Apriori: Minería de reglas de asociación e implementación de Python Explicación detallada

La minería de reglas de asociación es una técnica para identificar relaciones subyacentes entre diferentes elementos. Hay muchos métodos …

Recordemos la publicación anterior, las dos fallas principales del algoritmo Apriori

  • El tamaño de los conjuntos de elementos candidatos podría ser extremadamente grande
  • Alto costo de soporte contable, ya que tenemos que escanear la base de datos del conjunto de elementos una y otra vez

Para superar estos desafíos, el mayor avance de Fp Growth es que

No es necesario…



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