FIMT-DD算法的伪代码
时间: 2023-11-10 13:24:09 浏览: 34
以下是FIMT-DD算法的伪代码:
输入:训练数据集D,最小支持度阈值minsup,最小置信度阈值minconf
输出:频繁模式集合F和强规则集合S
1. 初始化:将D划分为若干个大小相等的子集,每个子集称为一个窗口,并设置一个计数器count
2. 对于每个窗口,执行以下步骤:
2.1. 对于每个事务t∈窗口,执行以下步骤:
2.1.1. 生成t的所有子集,并统计每个子集的出现次数
2.1.2. 对于每个频繁项集f,计算其在t中的支持度,并将其加入到f的支持度计数器中
2.2. 对于每个频繁项集f,如果其支持度大于等于minsup,则将其加入到F中,并将其支持度计数器加入到count中
2.3. 对于每个频繁项集f1∈F,执行以下步骤:
2.3.1. 生成f1的所有非空真子集,并计算它们与f1的差集的支持度
2.3.2. 对于每个非空真子集f2,如果f1/f2的支持度大于等于minconf,则将f1/f2加入到S中
3. 输出F和S
其中,/表示集合的差集运算。在第二步中,我们将每个频繁项集的支持度计数器加入到计数器count中,以便计算每个频繁项集在整个数据集D中的支持度。在第三步中,我们使用了强规则的定义,即规则f1/f2的置信度为f1在包含f2的事务中的支持度除以f2的支持度。如果f1/f2的置信度大于等于minconf,则认为f1/f2是一个强规则。
相关问题
FIMT-DD算法剪枝
FIMT-DD(Frequent Itemset Mining Tree with Dynamic Dangling)算法是一种用于高效挖掘频繁模式的算法,它结合了FP-growth算法和悬挂节点剪枝策略。而FIMT-DD算法剪枝则是指在进行频繁模式挖掘时,通过一些策略减少搜索空间,提高算法效率。
FIMT-DD算法剪枝的主要策略有以下几个:
1. 基于最小支持度的剪枝:只有在某个模式的支持度大于等于最小支持度阈值时,才将其作为频繁模式。
2. 基于悬挂节点的剪枝:如果某个节点的父节点是悬挂节点(即只有一个孩子),那么该节点可以被剪枝,因为它不会对频繁模式的挖掘产生任何帮助。
3. 基于动态悬挂节点的剪枝:在FIMT-DD算法中,当某个模式的支持度已经确定时,它的所有祖先节点都可以被剪枝,因为它们不可能再生成更高频的模式。
通过这些剪枝策略,FIMT-DD算法可以大大减少搜索空间,提高频繁模式挖掘的效率。
FIMT-DD算法介绍
FIMT-DD (Frequent Itemset Mining Tree with Dynamic Drilling) 算法是一种用于频繁项集挖掘的算法,它可以在数据流上进行增量挖掘,并且可以动态地调整内存占用和挖掘速度。
FIMT-DD 算法的核心思想是将数据流分成若干个窗口,并在每个窗口上进行频繁项集挖掘。每次处理一个新的数据项时,FIMT-DD 算法会将其加入到当前窗口中,并更新频繁项集的统计信息。当一个窗口处理完毕后,FIMT-DD 算法会将窗口中的频繁项集存储到一个频繁项集树中,并释放窗口占用的内存。随着数据流的不断推进,FIMT-DD 算法可以动态地调整窗口大小和频繁项集树的深度,以便在内存占用和挖掘速度之间取得平衡。
FIMT-DD 算法的优点是可以处理非常大的数据流,并且可以快速地发现频繁项集。它还可以自适应地调整内存占用和挖掘速度,从而适应不同的实际应用场景。但是,FIMT-DD 算法的缺点是需要额外的存储空间来存储频繁项集树,而且对于一些特定的数据分布,可能会导致频繁项集树的深度过于深,从而影响挖掘效率。