关联分析剪枝：提高效率的Apriori原理
关联分析中剪枝的思想是通过剔除不可能成为频繁项集的候选项，从而减少计算量和提高算法效率。具体来说，当一个候选项的子集不是频繁项集时，该候选项也不可能是频繁项集，因此可以将其剪枝，不再计算其支持度。这种剪枝方法被称为'Apriori原理'。通过不断地剪枝，可以减少候选项集的数量，从而加快频繁项集的挖掘过程。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/laET 著作权归作者所有。请勿转载和采集!
安全问答是一个知识全球问答,包含丰富的问答知识
关联分析中剪枝的思想是通过剔除不可能成为频繁项集的候选项，从而减少计算量和提高算法效率。具体来说，当一个候选项的子集不是频繁项集时，该候选项也不可能是频繁项集，因此可以将其剪枝，不再计算其支持度。这种剪枝方法被称为'Apriori原理'。通过不断地剪枝，可以减少候选项集的数量，从而加快频繁项集的挖掘过程。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/laET 著作权归作者所有。请勿转载和采集!