Exercise 4: Apriori and FP-Growth (

Exercise 4: Apriori and FP-Growth (to be done at your own time, not in class)
Giving the following database with 5 transactions and a minimum support threshold of 60% and a
minimum confidence threshold of 80%, find all frequent itemsets using (a) Apriori and (b) FP-Growth.
(c) Compare the efficiency of both processes. (d) List all strong association rules that contain “A” in the
antecedent (Constraint). (e) Can we use this constraint in the frequent itemset generation phase?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบฝึกหัดที่ 4: Apriori และ FP เติบโต (การดำเนินการในเวลาของคุณเอง ไม่อยู่ในชั้นเรียน)ทำให้ฐานข้อมูลต่อไปนี้ 5 รายการและเกณฑ์การสนับสนุนขั้นต่ำ 60% และขีดจำกัดความเชื่อมั่นต่ำสุด 80% ค้นหาทั้งหมดบ่อย itemsets ใช้ Apriori (ก) และ (ข) FP เจริญเติบโต(ค) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของกระบวนการทั้งสองนี้ (ง) รายการสมาคมที่แข็งแกร่งทั้งหมดกฎที่ประกอบด้วย "A" ในการมาก่อน (ข้อจำกัด) (e) สามารถใช้ข้อจำกัดนี้ใน itemset บ่อยรุ่นเฟส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การออกกำลังกาย 4: Apriori และ FP-การเจริญเติบโต (ที่จะต้องทำในเวลาของคุณเองไม่ได้อยู่ในระดับ)
ให้ฐานข้อมูลต่อไปนี้มี 5 รายการและเกณฑ์การสนับสนุนไม่ต่ำกว่า 60% และ
เกณฑ์ความน่าเชื่อถือขั้นต่ำ 80% พบ itemsets บ่อยทั้งหมดที่ใช้ (ก) Apriori และ (ข) การเจริญเติบโต FP-.
(c) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของกระบวนการทั้ง (ง) รายการกฎสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งทั้งหมดที่มี "A" ใน
อดีต ( จำกัด ) (จ) เราสามารถใช้ข้อ จำกัด นี้อยู่ในขั้นตอนการสร้างบ่อย itemset?

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ท่าที่ 4 : แบบ FP เจริญ ( และต้องทำในเวลาของคุณเองไม่ได้อยู่ในคลาส )ให้ฐานข้อมูลต่อไปนี้มี 5 รายการ และขั้นต่ำสนับสนุนเกณฑ์ 60 % และระดับความมั่นใจอย่างน้อย 80% หาเซตรายการความถี่ทั้งหมดโดยใช้ ( ก ) และ ( ข ) การเติบโตแบบ FP .( C ) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของทั้งกระบวนการ ( D ) รายชื่อทั้งหมดที่แข็งแกร่งสมาคมกฎที่ประกอบด้วย " " ในมาก่อน ( ข้อจำกัด ) ( E ) เราสามารถใช้เงื่อนไขนี้ในเฟสบ่อย itemset รุ่น ?