基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序

时间:2015-05-15 12:33:14
【文件属性】:

文件名称:基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序

文件大小:3.6MB

文件格式:RAR

更新时间:2015-05-15 12:33:14

Apriori FP-Growth Eclat 频繁模式挖掘

基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序 一、DataMiningApriori程序 用eclipse打开,把三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置 在F:\DataMiningSample\FPmining文件夹下面,即可运行 二、FP-growth程序 1、包括程序源文件和编译生成的可执行原件 2、程序运行方法 把FP_Growth.exe可执行文件与三个测试数据mushroom、accidents 和T10I4D100K放置在同一个文件夹下面,双击FP_Growth.exe,即可 顺序挖掘mushroom、accidents和T10I4D100K事物数据集中的频繁 模式,阈值设定见testfpgrowth.cpp文件中的main函数 三、Eclat程序直接用eclipse打开执行 四、输出的频繁模式及支持度文件示例给出了部分输出文件,由于全部输出文件太大,所有没有全部给出,可以由执行程序得出。另外附带详解PPT


【文件预览】:
基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序共享版
----测试数据()
--------accidents.dat(218KB)
--------mushroom.dat(557KB)
--------T10I4D100K.dat(3.84MB)
----Apriori及FP-growth源程序及输出()
--------输出的频繁模式及支持度文件示例()
--------FP-growth()
--------DataMiningApriori()
--------readme.txt(610B)
--------频繁模式挖掘实验结果yangliu-done.txt(5KB)
----DMStar组-基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘project答辩PPTV5.0.ppt(3.26MB)
----Eclat源程序及输出()
--------输出频繁模式及支持度示例()
--------频繁模式Eclat源程序()

网友评论

  • 好久之前用的,谢谢分享
  • very nice 很赞赏
  • 谢谢分享,真的不错
  • 算法不错,可以运行
  • 这在寻找相关算法,太好了。
  • 可以用,写的不错,使用
  • 谢谢分享,真的不错。。
  • 代码很好,能运行,可以学习下
  • 好好好,可以运行,没有问题!
  • 三个经典的算法都实现了,很棒!
  • 迷途中的前进 非常好,很感谢
  • 三个算法的实现都有,还不错
  • 写的不错,就是用户说明有点不全
  • 大神写的代码,像我这样的菜鸟初学者表示很多地方看不懂。。不明觉厉
  • 不错,挺好的,虽然最终语料挖掘出来的频繁想没啥用吧。
  • 非常不错的算法,可用
  • 可以运行。
  • 赞啦~代码都不错 效率高
  • 很好的算法,可以执行
  • 不错,受益匪浅
  • 不错,就是fp-growth算法,注释不够
  • 很不错,尤其是Eclat算法,学习了
  • 很全,就是运行还有些错误
  • 想要Java实现FP-Tree的代码。。
  • 不错,学习了数据挖掘的算法~