數(shù)據(jù)挖掘期中論word版(編輯修改稿)
2025-02-03 16:13 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 情況：（ l） s s39。；（ 2） s s39。 輸入：支持度為 s 時(shí) D 中的所有頻繁項(xiàng)目集 L和 FPtree，新的支持度 s’ . 輸出：支持度為 s’ 時(shí) D 中的所有頻繁項(xiàng)目集 L’ 和 FPtree39。 . if（ Ln1≠ 216。） then｛ 調(diào)用 AdjUstFPtree(FPtree， Ln1） 得到 FPtree39。； 調(diào)用 FPgrowth（ FPtree39。， null， 0， Ln1， L’ 1）；｝ / / 求 Ln’ 調(diào)用 FP growth（ FPtree’ ， null， 1， L1， Ln1）； / / 求 LO’ L’ = L U Ln’ U LO’ 事務(wù)數(shù)據(jù)庫發(fā)生變化后關(guān)聯(lián)規(guī)則的更新算法 FIUA2： 本節(jié)僅考慮當(dāng)最小支持度不變，一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)集 d添加到事務(wù)數(shù)據(jù)庫 D中去時(shí)，如何生成事務(wù)數(shù)據(jù)庫 DUd中的頻繁項(xiàng)目集 . 對(duì)此，我們將其分解為以下兩個(gè)子問題：（ 1）找出 D 中不再生效或仍然生效的頻繁項(xiàng)目集；（ 2）找出 DUd 中新的頻繁項(xiàng)目集 . 對(duì)于前者，只需掃描 d一次即可，由于 D中的頻繁項(xiàng)目集和 d均較小，因此其運(yùn)算量也較小，故下面的工作主要集中在第 2個(gè)子問題上，即找出所有新的頻繁項(xiàng)目集。 基本步驟： 求 d中的候選強(qiáng)頻繁 k項(xiàng)目集 Cdk； 求候選新頻繁 k項(xiàng)目集 Cnk； 求出 Cnk中各項(xiàng)目集在 D中的支持?jǐn)?shù)； 確定 DUd 中的所有新頻繁 k項(xiàng)目集 Lnk。 一般情況下，經(jīng)過 1， 2步的處理后， Cnk中項(xiàng)目集的個(gè)數(shù)是較 少的，因此如何有效地利用已有的一切信息來求 Cnk中各項(xiàng)目集在 D 中的支持?jǐn)?shù)將是更新算法 FIUA2的核心問題 .對(duì)于 D 中的任何一條事務(wù) t，設(shè) t1 = t∩ L1， t2 =t∩ Ln1，顯然， t1∩ t2 = 216。. 由 FPtree 的構(gòu)造原理可知， t1中的各項(xiàng)目必將同時(shí)出現(xiàn)在 FPtree 的某唯一條路徑 p上，因此如果能將 t2中的各項(xiàng)目添加到 FPtree的路徑 p上，那么 t 中的頻繁項(xiàng)目將映射到 FPtree的某唯一條路徑上 . 由于 Ln1中各項(xiàng)目在 D 中的支持度均小于 L1中任意項(xiàng)目的支持度，因此直接調(diào)用 AdjustFPtree（ FPtree， Ln1）即可實(shí)現(xiàn)此功能，設(shè)調(diào)整后的模式樹為 Ptree，項(xiàng)目頭表為 Htable［ 1： q］，其中 q= I L1 I + I Ln1 I . 由此可見，求項(xiàng)目集在 D中的支持?jǐn)?shù)可以轉(zhuǎn)換成求 Ptree 中包含此項(xiàng)目集的路徑數(shù)，從而得到求ρ ∈ Cnk在 D 中的支持?jǐn)?shù)算法， 算法描述如下： Procedure putercount（ Ptree，ρ） //ρ =｛ α 1， α 2， ?， α p｝按其支持?jǐn)?shù)降序排列 搜索項(xiàng)目頭表 Htable［ 1： g］的項(xiàng)目名稱域 itemname， 假設(shè) Htable［ q1］ .itemname =α p； 根據(jù) Htable［ q1］ . head 找到 Ptree 中節(jié)點(diǎn)名稱為 α p 的節(jié)點(diǎn) nd1， nd2， ?， ndh； 根據(jù) nd1， nd2， ?， ndh及其前綴節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)指針域找到包含 α p 的所有路徑 P1， P2， ?， Ph； for（ i = 1； i≦ h； i + + ） do 如果路徑 P
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