機(jī)器學(xué)習(xí)-FPGROWTH算法(56頁(yè)).ppt

《機(jī)器學(xué)習(xí)-FPGROWTH算法》講解了數(shù)據(jù)挖掘中FP-GROWTH算法與傳統(tǒng)Apriori算法的對(duì)比、原理和應(yīng)用實(shí)例。該文檔描述了Apriori算法所面臨的問(wèn)題，主要包括多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致的效率低下以及龐大的候選項(xiàng)集所帶來(lái)的計(jì)算負(fù)擔(dān)。而FP-GROWTH算法通過(guò)引入壓縮技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，在兩次掃描后即建立起一個(gè)高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——FP樹(shù)，顯著減少運(yùn)算時(shí)間和空間復(fù)雜度。文中還介紹了FP-GROWTH的具體操作步驟：首先是頻數(shù)統(tǒng)計(jì)與篩選出頻繁1項(xiàng)集，之后將交易記錄按照排序后的頻繁1項(xiàng)集順序插入到以NULL為根節(jié)點(diǎn)構(gòu)建起的FP-Tree中；最后一步則是通過(guò)對(duì)條件模式基的構(gòu)建和條件FP-tree構(gòu)造實(shí)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集的挖掘，詳細(xì)闡釋了如何利用該算法找出消費(fèi)者共同購(gòu)買的商品組合，進(jìn)一步分析購(gòu)物籃問(wèn)題。通過(guò)具體的實(shí)例，包括詳細(xì)的步奏分解、圖表解析以及不同商品出現(xiàn)頻率計(jì)算等，清晰地展示了整個(gè)過(guò)程。

《機(jī)器學(xué)習(xí)-FPGROWTH算法》適用于涉及大量事務(wù)處理與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的信息技術(shù)行業(yè)從業(yè)者或研究者，如電商平臺(tái)運(yùn)營(yíng)人員、市場(chǎng)營(yíng)銷分析師及數(shù)據(jù)挖掘工程師等。這些人群經(jīng)常需要面對(duì)復(fù)雜的交易日志，并希望通過(guò)挖掘潛在的商品銷售規(guī)律，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理和提升客戶體驗(yàn)。此外，對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)師生或者希望了解先進(jìn)市場(chǎng)籃子分析工具的學(xué)習(xí)者而言，該文檔亦可提供詳盡理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，幫助他們掌握這一重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并將其應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)中遇到的相關(guān)問(wèn)題。