算法实现: /** * FPGrowth算法的主要思想: * 1. 构造频繁1项集:遍历初始数据集构造频繁1项集,并作为项头表,建立将指向fpTree节点对应元素的引用 * 2. 构造FPTree:再次遍历初始数据集,对于每一条事务中的元素,根据频繁1项集中元素的顺序排序, * 由此建立FPTree,记录每条事务的节点在同一条路径上出再的节点次数; * 3. 逆序遍历在步骤1中构造的项头表,根据其提供的引用指针,找出fpTree中由该节点到根节点的路径, * 即生成每个频繁元素的条件模式基 *

三.FP-tree算法 下面介绍一种使用了与Apriori完全不同的方法来发现频繁项集的算法FP-tree.FP-tree算法在过程中没有像Apriori一样产生候选集,而是采用了更为紧凑的数据结构组织tree, 再直接从这个结构中提取频繁项集.FP-tree算法的过程为: 首先对事务中的每个项计算支持度,丢弃其中非频繁的项,每个项的支持度进行倒序排序.同时对每一条事务中的项也按照倒序进行排序. 根据每条事务中事务项的新顺序,依此插入到一棵以Null为根节点的树中.同时记录下每个事务项的支持度.

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

Prim算法: 以前一直不是很明白,Prim算法,今天就来终结一下. Prim算法采用与Dijkstra.Bellman-Ford算法一样的“蓝白点”思想:白点代表已经进入最小生成树的点,蓝点代表未进入最小生成树的点. 算法描述: 以1为起点生成最小生成树,min[v]表示蓝点v与白点相连的最小边权. MST表示最小生成树的权值之和. a)初始化:min[v]= ∞(v≠1); min[1]=0;MST=0; b)for (i = 1; i<= n; i++) 1.寻找min[u]最小的蓝点u.

FP-growth挖掘算法 步骤一 扫描数据库,扫描数据库一次,得到频繁1-项集,把项按支持度递减排序,再一次扫描数据库,建立FP-tree 步骤二 对每个项,生成它的 条件模式库 步骤三 用条件模式库构造对应的条件FP-tree,递归构造条件 FP-trees 同时增长其包含的频繁集,如果条件FP-tree直包含一个路径,则直接生成所包含的频繁集 C++源码 #include<bits/stdc++.h> #include<string> #include<algorith

我就不说FP-Tree的作用.优点什么的了,直接用例子来解释构建FP-Tree和找出所有频繁项集,第一次写博客,不对之处还请指出. 输入文件: testInput.txt T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 先计算所有数据的单项的支持度计数,计算后为{1,(支持度计数:6)} {2,(支持度计数:7)} {3,(支持度计数:6)} {4,(支持度计数:2)} {5,(支持度计数:2)} 然后根据支持度计数将各行数据按支持度计数的大小从大到小进行排序,排序后为: 然后构建FP-T

并查集算法,也叫Union-Find算法,主要用于解决图论中的动态连通性问题. Union-Find算法类 这里直接给出并查集算法类UnionFind.class,如下: /** * Union-Find 并查集算法 * @author Chiaki */ public class UnionFind { // 连通分量个数 private int count; // 存储若干棵树 private int[] parent; // 记录树的"重量" private int[] size

算法 - 链表操作题目套路 前面这一篇文章主要讲链表操作时候的实操解决方式,本文从本质讲解链表操作的元信息,学完后,再也不怕链表操作题目了. 1.链表的基本操作 链表的基本操作无外乎插入,删除,遍历 插入的化,要考虑到前驱节点和后继节点,记住下面的伪代码 nex = 当前节点.next 当前节点.next = 插入的指针 插入指针.next = tmp 对于删除,是否会觉得需要备份一下next的指针,答案是不用,执行语句是先取右边的值存起来然后赋值给左边的,所以直接下面一句话即可 cur.nex

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

文档下载页面http://download.csdn.net/detail/yedeqixian/4209500      80页在讲KMP算法的开始先举了个例子,让我们对KMP的基本思想有了最初的认识.目的在于指出“由此,在整个匹配的过程中,i指针没有回溯,”.我们继续往下看:现在讨论一般情况.假设 主串:s: ‘s(1)  s(2)  s(3) ……s(n)’ ;   模式串 :p: ‘p(1)  p(2)  p(3)…..p(m)’ 把课本上的这一段看完后,继续现在我们假设 主串第i个字符

第十一章 使用Apriori算法进行关联分析 一．导语 "啤酒和尿布"问题属于经典的关联分析.在零售业,医药业等我们经常需要是要关联分析.我们之所以要使用关联分析,其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系.这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用. 二．关联分析的基本概念 所谓的关联分析就是从海量的数据中找到一些有趣的关系.关联分析它有两个目标,一个是发现频繁项集,另一个是发现关联规则. 关联分析常用到的四个概念是:频繁项集,关联规则,置信度,支持度.频繁项集指的是频繁同时出

基本算法思想Java实现的详细代码 算法是一个程序的灵魂,一个好的算法往往可以化繁为简,高效的求解问题.在程序设计中算法是独立于语言的,无论使用哪一种语言都可以使用这些算法,本文笔者将以Java语言为例介绍一些常用的算法思想. 分类 穷举算法思想 递推算法思想 递归算法思想 分治算法思想 概率算法思想  穷举算法思想 穷举算法的基本思想 从所有可能情况中搜索正确答案 1. 对于一种可能情况,计算其结果. 2. 判断结果是否满足,如不能满足者执行第一步来搜索下一个可能的情况:如满足则表示选找到一个

穷举算法(Exhaustive Attack method)是最简单的一种算法,其依赖于计算机的强大计算能力来穷尽每一种可能性,从而达到求解问题的目的.穷举算法效率不高,但是适应于一些没有规律可循的场合. 穷举算法基本思想 琼剧算法的基本思想就是从所有可能的情况中搜索正确的答案,其执行步骤如下: (1)对于一种可能的情况,计算其结果. (2)判断结果是否符合要求,如果不满足则执行第(1)步来搜索下一个可能的情况:如果符合要求,则表示寻找到一个正确答案. 在使用穷举法时,需要明确问题的答案的范围,

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

本文索引目录: 一.动态规划的基本思想 二.数字三角形.最大子段和(PTA)递归方程 三.一道区间动态规划题点拨升华动态规划思想 四.结对编程情况 一.动态规划的基本思想: 1.1 基本概念: 动态规划算法简单说,利用拆解问题思想,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推或者是分治的方式去解决. 动态规划算法的基本思想与分治法很相似,将待求解的问题分解为若干个子问题,前一子问题的解,为后一子问题的求解所依赖.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解

本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短

本文索引目录: 一.回溯算法的基本思想以及个人理解 二.“子集和”问题的解空间结构和约束函数 三.一道经典回溯法题点拨升华回溯法思想 四.结对编程情况 一.回溯算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 回溯法思路的简单描述是:把问题的解空间转化成了图或者树的结构表示,然后使用深度优先搜索策略进行遍历,遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解. 1.2 使用条件: 当问题是要求满足某种性质(约束条件)的所有解或最优解时,便可以使用回溯法,其实有暴力剪枝的意味 1.3 使用思想: 回溯法常

在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori,其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库.于是人们提出了各种裁剪(prune)数据集的方法以减少I/O开支 支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法,频繁项集就是所谓的“支持度”比较高的项集,下面解释一下支持度和置信度的概念. 设事务数据库为: A E F G A F G A B E F G E F G 则{A,F,G}的支持度数为3,支持度为3/4. {F,G}的支持度数为4,支持度为4/4. {A}的支持度数为