Thuật toán Apriori

Mục tiêu cơ bản của chương 2 Luật kết hợp (Association Rules) thuộc bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày về khái niệm cơ bản về luật kết hợp, thuật toán Apriori, tìm tập phổ biến tối đại với FP-Tree, phân loại luật kết hợp và tối ưu tập luật.

52p thick_12 12-07-2014 148 31   Download

Mẫu thường xuyên, luật kết hợp là phương pháp khai mỏ dựa trên độ lặp lại thường xuyên của mẫu tin nào đó, xác định quy luật quan hệ giữa các thuộc tính (phần tử) trong mẫu tin đó. Và để hiểu rõ hơn về điều này mời các bạn tham khảo bài giảng Xây dựng hệ khai mỏ dữ liệu: Mẫu thường xuyên, luật kết hợp sau đây.

37p cocacola_09 24-11-2015 66 3   Download

Bài giảng "Máy học nâng cao: Association rules" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về luật kết hợp, các ứng dụng, định nghĩa và mô hình hóa bài toán, thuật toán Apriori. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

76p abcxyz123_08 11-04-2020 60 3   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 3 Luật kết hợp cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Phát biểu bài toán; Thuật giải Apriori; Thuật giải AprioriTid; Thuật giải FP_Growth. Mời các bạn cùng tham khảo!

85p conbongungoc09 05-08-2021 18 4   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

28p duonghoanglacnhi 07-11-2022 23 6   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

21p duonghoanglacnhi 07-11-2022 33 8   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Association rule, chương này trình bày những nội dung về: giới thiệu luật kết hợp; các ứng dụng; định nghĩa và mô hình hóa bài toán; thuật toán Apriori; bài tập;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

76p diepkhinhchau 18-09-2023 15 7   Download

Mục đích nghiên cứu của tóm tắt luận án "Phân loại mã độc android sử dụng học sâu" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về phân lớp mã độc trên Android dựa trên học máy; các phương pháp đề xuất theo hướng trích xuất đặc trưng; phân lớp mã độc Android dựa trên học sâu;... Mời các bạn cùng tham khảo!

28p gaupanda031 03-06-2024 6 4   Download

Luận văn "Phương pháp khai thác theo chiều ngang để trích xuất các tập phổ biến" được hoàn thành với mục tiêu là tìm hiểu các kiến thức nền tảng về khai thác dữ liệu, khai thác tập phổ biến, thuật toán gốc Apriori và các cải tiến của Apriori. Tiếp sau đó người nghiên cứu sẽ tiến hành giai đoạn thứ hai: tập trung tìm hiểu và nghiên cứu thuật toán khai thác tập phổ biến đầy đủ theo chiều ngang, trong thuật toán có sử dụng ma trận bit để nén tập dữ liệu.

73p bobietbo 01-06-2022 31 8   Download

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu và ứng dụng Hadoop để khai thác tập phổ biến được thực hiện với mục tiêu nhằm thực hiện thuật toán Apriori trên một số tập dữ liệu mẫu lớn, tính toán trên hệ thống song song Hadoop/MapReduce. Mời các bạn cùng tham khảo.

114p xusong 12-07-2021 51 3   Download

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phương pháp phân vùng phân cấp trong khai thác tập phổ biến được thực hiện với mục tiêu nhằm tìm hiểu việc khai thác các tập phổ biến (frequent item sets) trong cơ sở dữ liệu lớn, dựa trên cấu trúc dữ liệu mới hay gọi là danh sách mẫu phổ biến PL (requent Pattern List). Mời các bạn cùng tham khảo.

69p xusong 12-07-2021 48 5   Download

Đề tài nhằm tìm hiểu lý thuyết khai phá dữ liệu; tìm hiểu phần mềm khai phá dữ liệu WEKA; ứng dụng thuật toán Apriori và thuật toán K-Means vào cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng của khách sạn Vọng Cảnh để tìm ra một số tập luật phổ biến phản ánh mối quan hệ giữa các thuộc tính liên quan tới hoạt động lưu trú của khách hàng cũng như tìm ra các nhóm khách hàng mục tiêu của khách sạn;... Mời các bạn tham khảo.

107p bautroibinhyen1 02-11-2016 110 10   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu - Bài 2: Luật kế hợp cung cấp cho người đọc các kiến thức cơ sở về luật kết hợp, tạo luật kết hợp, các tập phổ biến với mẹo Apriori, tạo ứng viên Apriori, thuật toán Apriori đã đủ nhanh,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

13p thangnamvoiva20 17-09-2016 69 4   Download

Thời đại phát triển mạnh của internet, intranet, data warehouse, cùng với sự phát triển nhanh về công nghệ lưu trữ đã tạo điều kiện cho các doanh nghiệp, các tổ chức thu nhập và sở hữu được khối lượng thông tin khổng lồ.

112p tangtocmuathi 24-05-2013 120 44   Download

Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin đã làm cho khả năng thu thập và lưu trữ thông tin của các hệ thống thông tin tăng nhanh một cách nhanh chóng. Bên cạnh đó, việc tin học hóa một cách ồ ạt và nhanh chóng các hoạt động sản xuất, kinh doanh cũng như nhiều lĩnh vực hoạt động khác đã tạo ra cho chúng ta một lượng dữ liệu cần lưu trữ khổng lồ. Hàng triệu cơ sở dữ liệu đã được sử dụng trong các hoạt động sản xuất, kinh...

69p tangtocmuathi 23-05-2013 144 42   Download

Các thuật toán luật kết hợp thường tạo ra một số lượng lớn các luật, trong đó có nhiều luật là không cần thiết cho việc xử lý thông tin nhằm phục vụ cho một mục đích, yêu cầu nào đó. Nhằm nâng cao hiệu năng thuật toán Apriori cho một số bài toán, bài báo đề xuất một thuật toán cải tiến của thuật toán Apriori là thuật toán Apriori-DT.

8p phalinh18 18-08-2011 280 37   Download

Câu 1 : Cho CSDL giao dịch sau và minsupp = 60%, minconf = 70% a) Hãy sử dụng lần lượt các thuật toán Apriori và FP-Growth để tìm tất cả các tập phổ biến . Liệt kê các tập phổ biến tối đại và tập bao phổ biến. b) Tìm các luật kết hợp được xây dựng từ các tập phổ biến tối đại thỏa mãn các ngưỡng minsupp, minconf đã cho TID 100 200 300 400 500 Câu 2 : Cho CSDL huấn luyện sau :. STT Màu tóc Chiều cao (cm) Cân nặng (kg) Có gia đình Kết...

4p abcdef_14 19-07-2011 701 69   Download