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评分針對Apriori算法的固有缺陷,J. Han等提齣瞭不産生候選挖掘頻繁項集的方法:FP-樹頻集算法。采用分而治之的策略,在經過第一遍掃描之後,把數據庫中的頻集壓縮進一棵頻繁模式樹(FP-tree),同時依然保留其中的關聯信息,隨後再將FP-tree分化成一些條件庫,每個庫和一個長度為1的頻集相關,然後再對這些條件庫分彆進行挖掘。當原始數據量很大的時候,也可以結閤劃分的方法,使得一個FP-tree可以放入主存中。實驗錶明,FP-growth對不同長度的規則都有很好的適應性,同時在效率上較之Apriori算法有巨大的提高。
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