关联分析为什么要首先寻找频繁项集，在非频繁项集中科院发现规则吗

关联分析中的频繁项集是指在数据集中出现频率较高的项集，而非频繁项集则是指在数据集中出现频率较低的项集。由于频繁项集的出现频率较高，因此在频繁项集中寻找规则可以更好地发现数据之间的关联关系。

具体来说，如果我们在非频繁项集中寻找规则，由于这些项集的出现频率较低，因此它们之间的关联关系可能不明显，规则也可能不够准确。而在频繁项集中寻找规则，则可以找到出现频率较高的项集之间的关联关系，规则也更加准确。

另外，由于关联规则的挖掘是一个组合爆炸的过程，如果不首先寻找频繁项集，而是对所有可能的项集进行规则挖掘，将会极大地增加计算量，导致算法效率低下。

因此，在关联分析中，首先寻找频繁项集，然后在其中寻找规则，是一种更加高效且准确的方式。

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无人机视频车流量检测用UAVDT和VisDrone两个数据集，哪个比较好，为什么？

UAVDT和VisDrone两个数据集都是用于无人机视频分析领域的数据集，但它们之间有一些不同之处。

UAVDT数据集是由中国科学院自动化研究所发布的，包含约8,000个视频序列和逾两百万帧图像，主要用于无人机目标检测和跟踪任务，其中包括车辆、行人和自行车等目标。

VisDrone数据集是由中国科学院自动化研究所和清华大学合作发布的，包含大约10,000个视频序列和逾两百万帧图像，主要用于无人机视觉中的目标检测、跟踪和计数任务，其中包括车辆、行人和自行车等目标。

从数据集的规模和任务类型来看，VisDrone数据集相对更全面和细致，它不仅包含更多的视频序列和图像帧数，而且还包含更多种类的目标和更丰富的标注信息，因此在无人机视频车流量检测任务中，VisDrone数据集更加适合使用。