在本篇文章中,我們主要介紹掃描分發(fā)的內(nèi)容,自我感覺有個(gè)不錯(cuò)的建議和大家分享下
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Apriori核心算法程過如下：
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- 掃描數(shù)據(jù)集合盤算出各個(gè)1項(xiàng)集的持支度，得 到頻仍1項(xiàng)集的集合。
- 接連，由2個(gè)只有一個(gè)項(xiàng)不同的屬于的頻集做一 個(gè)（k-2）JOIN運(yùn)算到得的。
- 剪枝，由于是的超集，所以可能有些元素不是頻仍的。在 潛伏k項(xiàng)集的某個(gè)集子不是中的成員是，則該潛伏頻仍項(xiàng)集不是能可頻仍的可以從中移去。
- 通過 單趟掃描數(shù)據(jù)集合，盤算中各個(gè)項(xiàng)集的持支度，將中不滿足持支度的項(xiàng)集去掉構(gòu)成。
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通過迭代循環(huán)，重復(fù)步調(diào)2～4，直到有某個(gè)r值使得為空，這時(shí)算法止停。在剪枝步中的個(gè)每元 素需在易交數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行驗(yàn)證來定決其是不是參加，這里的驗(yàn)證程過 是算法性能的一個(gè)瓶頸。這個(gè)法方要求多次掃描可能很大的易交數(shù)據(jù)庫。可能生產(chǎn)大批的候選集，以及可能要需重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫，是Apriori算法的兩大缺 點(diǎn)。
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現(xiàn)在，幾乎有所高效的發(fā)明關(guān)聯(lián)規(guī)則的并行數(shù)據(jù)挖掘算法都是基于Apriori算法 的，Agrawal和Shafer 提出了三種并行算法：數(shù)計(jì)發(fā)分（Count Distribution）算法、數(shù)據(jù)發(fā)分（Data Distribution）算法和候選發(fā)分（Candidate Distribute）算法。
文章結(jié)束給大家分享下程序員的一些笑話語錄： 自行車
一個(gè)程序員騎著一個(gè)很漂亮的自行車到了公司，另一個(gè)程序員看到了他，問 到，“你是從哪搞到的這么漂亮的車的？”
騎車的那個(gè)程序員說， “我剛從那邊過來， 有一個(gè)漂亮的姑娘騎著這個(gè)車過來， 并停在我跟前，把衣服全脫了，然后對我說，‘你想要什么都可以’”。
另一個(gè)程序員馬上說到， “你絕對做了一個(gè)正確的選擇， 因?yàn)槟枪媚锏囊路?并不一定穿得了”。
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