ID Item-Sets Support P1 {38,16,18,12} 205227 P2 {38,16,18,12,17} 205211 P3 {39,38,16,18,12,17} 101758 P4 {39,16,18,12,17} 161563 P5 {39,16,18,12} 161576 Closed frequent pattern Report P1, P2, P3, P4, P5 Emphasize too much on support no compression Max-pattern, P3: info loss A desirable output: P2, P3, P4 1 2 1 2 1 2 | ( ) ( )| (, ) 1 | ( ) ( )|解释立体
时间: 2023-09-16 11:14:32 浏览: 39
这段文字描述了一个关于频繁项集的数据集,其中给出了每个项集的支持度。然后对于这些频繁项集,提出了一些问题和要求,需要找出其中的闭合频繁模式,并且强调不能过于依赖支持度,不能进行过度压缩。最终期望得到的输出是P2、P3、P4这几个项集,因为它们是最大的频繁项集并且没有信息丢失。在最后的部分,给出了一些数字和符号来解释这些项集的属性,比如数字1和2可能是指某些类别或属性的取值,括号和逗号可能是用来分隔项集中的元素。
相关问题
Mining Compressed Patterns: δ-clustering • Why compressed patterns? • too many, but less meaningful • Pattern distance measure • δ-clustering: For each pattern P, find all patterns which can be expressed by P and their distance to P are within δ (δ-cover) • All patterns in the cluster can be represented by P • Xin et al., “Mining Compressed Frequent-Pattern Sets”, VLDB’05 ID Item-Sets Support P1 {38,16,18,12} 205227 P2 {38,16,18,12,17} 205211 P3 {39,38,16,18,12,17} 101758 P4 {39,16,18,12,17} 161563 P5 {39,16,18,12} 161576 Closed frequent pattern Report P1, P2, P3, P4, P5 Emphasize too much on support no compression Max-pattern, P3: info loss A desirable output: P2, P3, P4 1 2 1 2 1 2 | ( ) ( )|翻译
这段文本是关于一种名为“δ-clustering”的算法,用于挖掘压缩模式。压缩模式是指在大规模数据集中,存在大量的频繁模式,但其中很多模式并不具有实际意义。因此,压缩模式是对这些频繁模式的一种筛选和压缩。
δ-clustering算法利用一种名为“模式距离度量”的方法,对频繁模式进行压缩。具体来说,对于每个模式P,找到所有可以用P表达,并且与P的距离在δ之内的模式(δ-cover)。所有在该聚类中的模式都可以用P来表示。通过这种方法,δ-clustering算法可以从大量的频繁模式中挖掘出具有实际意义的压缩模式。
在文中举例说明了一个频繁模式集合,其中包含了五个模式P1至P5,它们的支持度(support)不同。其中P3是最大的模式,但是其中包含的信息损失较大。相比之下,P2、P3和P4则是更加理想的输出,它们可以更好地压缩模式集合,并且不会损失太多信息。
综上所述,δ-clustering算法通过压缩模式,从而减少了大规模数据集中的频繁模式数量,并且能够挖掘出具有实际意义的压缩模式。
split data into train and test-sets
将数据集划分为训练集和测试集是机器学习模型开发中常见的操作,目的是为了在训练模型时使用一部分数据(训练集),在模型训练完成后使用另一部分数据(测试集)对模型进行评估,从而判断模型的泛化能力。
具体实现可能会涉及到以下步骤:
1. 对原始数据进行预处理,包括数据清洗、数据转换等操作;
2. 将预处理后的数据集打乱,以避免数据集的顺序对模型训练产生影响;
3. 根据划分比例将数据集划分为训练集和测试集,一般情况下,训练集占总数据集的比例会更高,例如 70% ~ 80%;
4. 对训练集进行进一步的处理,包括数据增强、特征选择等操作;
5. 对训练集进行模型训练,对测试集进行模型评估,调整模型参数,直到模型达到预期的性能。
需要注意的是,具体实现可能会因为数据特征、应用场景等原因而有所不同,因此还需要结合具体情况进行分析和实现。划分数据集的方法还有交叉验证、留一法等,具体使用哪种方法也需要根据具体情况来决定。
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