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频谱图_陈明_中国科学院大学_ubuntu系统安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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et; L k-1:frequent (k-1)-itemset) // use priori knowledge 1) for each (k-1)-subset s of c 2) if cLk-1 then 3) return TRUE; 4) return FALSE; 图 6.5 对于布尔关联规则发现频繁项集的 Apriori 算法 如上所述,APriori_gen做两个动作:连接和剪枝。在连接部分,Lk-1与Lk-1连接产生可能的候 选(步骤1-4)。剪枝部分(步骤5-7)使用APriOri性质删除具有非频繁子集的候选。非频繁子集的 测试在过程 has_infrequent_subset 中。 6.2.2 由频繁项集产生关联规则 一旦由数据库 D 中的事务找出频繁项集,由它们产生强关联规则是直接了当的(强关联规则满 足最小支持度和最小置信度)。对于置信度,可以用下式,其中条件概率用项集支持度计数表示。 confidence(A B) = P( A | B) = SUPPOrLeg ∪ B) (砒) suPPort_count(A) 其中,suppor
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