Video: Kāpēc FP izaugsme ir labāka nekā Apriori?
2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50
Tas nodrošina biežu vienumu kopu atklāšanu bez kandidātu ģenerēšanas.
FP izaugsme :
| Parametri | Priekšroka Algoritms | Fp koks |
|---|---|---|
| Atmiņas izmantošana | Tas prasa lielu daudzumu atmiņas, jo tiek ģenerēts liels kandidātu skaits. | Tas prasa nelielu atmiņas apjomu kompaktās struktūras un kandidātu paaudzes dēļ. |
Turklāt, kurš no tiem ir labāks Apriori vai FP izaugsme?
FP - izaugsmi : efektīva biežu modeļu ieguves metode lielā datu bāzē: izmantojot ļoti kompaktu FP - koks , sadali un valdi metode dabā. Abi Priekšroka un FP - Izaugsme mērķis ir noskaidrot visu modeļu kopumu, bet FP - Izaugsme ir efektīvāka nekā Priekšroka attiecībā uz gariem modeļiem.
Papildus iepriekš minētajam, kas ir FP izaugsmes algoritms? The FP - Izaugsmes algoritms , ko ierosinājis Han in, ir efektīva un mērogojama metode, lai iegūtu visu bieži sastopamo modeļu kopu pēc modeļa fragmenta izaugsmi , izmantojot paplašinātu prefiksu- koks struktūra saspiestas un svarīgas informācijas glabāšanai par bieži sastopamiem modeļiem, kas nosaukti par bieži sastopamiem modeļiem koks ( FP - koks ).
Tāpat kādas ir FP izaugsmes algoritma priekšrocības?
FP izaugsmes algoritma priekšrocības Šajā algoritmā vienumu savienošana pārī netiek veikta, un tas padara to ātrāku. Datubāze tiek saglabāta kompaktā versijā atmiņa . Tas ir efektīvs un mērogojams gan garu, gan īsu biežu modeļu ieguvei.
Kas ir Apriori īpašums?
The Apriori īpašums ir īpašums kas parāda, ka secīgo modeļu vērtēšanas kritēriju vērtības ir mazākas vai vienādas ar to secīgo apakšmodeļu vērtībām. Uzziniet vairāk sadaļā: Sequential Pattern Mining from Sequential Data.
Ieteicams:
Kāpēc mākonis ir labāks nekā uz vietas?
Kāpēc mākonis ir labāks par lokālo? Pateicoties tā elastībai, uzticamībai un drošībai, mākonis nodēvēts par labāku nekā uz vietas, un tas novērš grūtības, kas saistītas ar sistēmu uzturēšanu un atjaunināšanu, ļaujot ieguldīt savu laiku, naudu un resursus, lai īstenotu savas biznesa pamatstratēģijas
Kāpēc plakana datu bāze ir mazāk efektīva nekā relāciju datu bāze?
Viena plakana faila tabula ir noderīga ierobežota datu apjoma ierakstīšanai. Taču liela vienotu failu datu bāze var būt neefektīva, jo tā aizņem vairāk vietas un atmiņas nekā relāciju datu bāze. Tas arī prasa jaunu datu pievienošanu katru reizi, kad ievadāt jaunu ierakstu, savukārt relāciju datu bāzē tas nav jādara
Kāpēc galddatori ir lētāki nekā klēpjdatori?
Personālo datoru galddatori maksā mazāk nekā salīdzināms klēpjdators. Lai gan kopējās cenas ir samazinājušās, cenu atšķirības joprojām pastāv galvenokārt klēpjdatoru displeju augstāko izmaksu un miniaturizēto tehnoloģiju papildu izmaksu dēļ. Tā kā klēpjdatori ir pārnēsājami, tie ir vairāk pakļauti negadījumiem un ļaunprātīgai izmantošanai nekā galddatori
Kāpēc uz kolonnām orientēta datu glabāšana padara datu piekļuvi diskos ātrāku nekā rindas orientēta datu glabāšana?
Uz kolonnām orientētas datu bāzes (jeb kolonnu datubāzes) ir piemērotākas analītiskām slodzēm, jo datu formāts (kolonnu formāts) nodrošina ātrāku vaicājumu apstrādi - skenēšanu, apkopošanu utt. Savukārt uz rindu orientētās datu bāzes glabā vienu rindu (un visas tās daļas kolonnas) blakus
Kāpēc datorā Cisco jāaktivizē vairāk nekā viens NIC?
Ja NIC neizdodas, tas, iespējams, var pārtraukt svarīgu savienojumu. Viens no veidiem, kā samazināt šo problēmu iespējamību, ir tīkla serveros instalēt divus vai vairākus NIC. Vairāku NIC izmantošana sniedz šādas galvenās priekšrocības: Slodzes līdzsvarošana