本程序?qū)崿F(xiàn)通過構造一棵前綴樹實現(xiàn) 最大模式頻繁項集挖掘算法.應用fp樹增長算法實現(xiàn).
標簽： 樹 算法 程序 前綴
上傳時間： 2015-04-03
上傳用戶：秦莞爾w
頻繁集挖掘Apriori算法,使用[VC++]實現(xiàn)的，很不錯，值得一看。
標簽： Apriori VC 頻繁 算法
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：himbly
數(shù)據(jù)挖掘中頻繁項集挖掘算法，改進了apriori算法，性能提高很多
標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 中頻 項集挖掘 算法
上傳用戶：leixinzhuo
最大頻繁項集挖掘算法。運行前需將release中的data和result數(shù)據(jù)拷貝到上一級目錄下。
標簽： release result data 頻繁
上傳時間： 2015-11-30
上傳用戶：maizezhen
charm是基于垂直數(shù)據(jù)集挖掘關聯(lián)規(guī)則的一個著名算法，這個是該算法的實現(xiàn)
標簽： charm 垂直 關聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)集
上傳時間： 2016-05-07
上傳用戶：wuyuying
頻繁項集挖掘算法的計算復雜性和生成的頻繁項集數(shù)量隨著事務集項數(shù)的增加呈指數(shù)增長，最小支持度閾值成為控制這種增長的關鍵．然而，實際應用中僅使用支持度閾值難以有效控制頻繁項集的規(guī)模．為此定義N個 最頻繁項集挖掘問題，并提出基于支持度閾值動態(tài)調(diào)整策略的寬度優(yōu)先搜索算法Apriori和深度優(yōu)先搜索算法IntvMatrix挖掘N個最頻繁項集．實驗表明，本文的2種方法的效率比樸素方法高2倍以上，特別當N值較低時，本 文方法的效率優(yōu)勢更為明顯．
標簽： 頻繁 項集挖掘 算法 計算
上傳時間： 2016-08-06
上傳用戶：星仔
公認的比較有效的最大頻繁集挖掘算法Mafia 算法源代碼
標簽： Mafia 比較 挖掘算法 頻繁
上傳時間： 2016-08-21
上傳用戶：aix008
最大頻繁集挖掘算法GENMAX 源代碼，在Linux平臺下編寫
標簽： GENMAX 頻繁 挖掘算法 源代碼
上傳用戶：sclyutian
頻繁模式挖掘算法，可以用于數(shù)據(jù)挖掘中關聯(lián)規(guī)則的頻繁項集挖掘
標簽： 頻繁模式 挖掘算法
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：xauthu
如何從垂直數(shù)據(jù)集中挖掘關聯(lián)規(guī)則是一個有趣的問題，這個是基于垂直數(shù)據(jù)集挖掘關聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法ECLAT的實現(xiàn)。
標簽： 垂直 關聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)集
上傳時間： 2014-12-21
上傳用戶：kytqcool
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