优先处理频数高的字符 例1:已知[a, b,c,d,e]及对应频率F=5,6,2,9,7]
时间: 2023-04-01 15:03:07 浏览: 57
回答:优先处理频数高的字符,可以采用哈夫曼编码的方法进行压缩。首先将字符按照频率从高到低排序,然后构建哈夫曼树,将频率较高的字符编码为较短的二进制码,频率较低的字符编码为较长的二进制码,这样可以减少整个字符串的长度,提高数据传输效率。
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r语言怎么把xlsx中的A,B,C,D统计数量,制作成频数分布表
假设我们有一个名为"data.xlsx"的Excel文件,其中包含一个名为"Sheet1"的工作表,包含A、B、C、D四列数据。我们可以使用R语言中的"readxl"包读取Excel文件,并使用"table"函数计算每个变量的频数分布表。
代码示例:
```R
# 加载readxl包
library(readxl)
# 读取Excel文件
data <- read_excel("data.xlsx", sheet = "Sheet1")
# 计算频数分布表
freq_table <- table(data$A, data$B, data$C, data$D)
# 输出频数分布表
print(freq_table)
```
在这个示例中,我们将A、B、C、D四列数据作为参数传递给"table"函数,计算它们的频数分布表。最后,我们使用"print"函数输出频数分布表。
1、事务数据库存在5个事务:T1: {A,B,D,H}T2:tA,C,D)T3:(A,D,E)、 T4: 但,C,E,珍}和TS:B,C,D,E,上}。按照最小支持度频数國值为2,计算频繁模式,并写出下面3个关联规则总d云忍心忍忘d和“BC一区”的支持度、置信度和提升度。~
答:频繁模式:{A,B,D}, {A,C,D}, {B,C,D}。支持度:{A,B,D} -> BC的支持度为2;{A,C,D} -> BC的支持度为2;{B,C,D} -> BC的支持度为4。置信度:{A,B,D} -> BC的置信度为2/5=0.4;{A,C,D} -> BC的置信度为2/5=0.4;{B,C,D} -> BC的置信度为4/5=0.8。提升度:{A,B,D} -> BC的提升度为(2/5)/(3/5)=0.67;{A,C,D} -> BC的提升度为(2/5)/(3/5)=0.67;{B,C,D} -> BC的提升度为(4/5)/(3/5)=1.33。
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