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论文研究基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集.pdf
提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频
java频繁项集代码
java频繁项集代码 Apriori算法的核心步骤是： L(K-1)通过自连接求出项数为K的候选项集合C(K) 通过对C(K)进
Apriori频繁项集挖掘
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最频繁项集挖掘
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C++实现Apriori算法频繁模式数据挖掘最大频繁项集闭频繁项集
C++ implements Apriori algorithm, frequent pattern data mining,
K频繁项集的挖掘
在规定的Chess标准数据集上，规定K=8，支持度support=85%，进行1-频繁项集到K-频繁项集的挖掘
基于MapReduce的频繁项集挖掘方法
一篇基于Mapreduce的频繁项集挖掘的综合性论文，很有实用性。
论文研究频繁项集挖掘算法.pdf
在松弛循环差集的基础上，依据局部贪心策略对可纳入节点以局部求优的方式来生成请求集的算法，使算法的时间复杂度降低一个数量级，同时所
基于OpenCL的频繁项集挖掘研究
随着当今信息技术的高速发展，人们日常生产生活中产生的数据量呈现出爆 发式增长。因此，对于海量数据集的处理已成为数据挖掘技术的主要