Ein effizienter Mechanismus für Data Mining auf der Basis von Item Sets Features
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Die Suche nach häufigen Mustern spielt eine wichtige Rolle bei vielen wichtigen Data-Mining-Aufgaben wieAssoziationen, sequenziellen Mustern, partieller Periodizität, um nur einige zu nennen. Es ist jedochallgemein bekannt, dass das Mining von häufigen Mustern in der Regel eine extreme Anzahl vonHäufigkeitsmengen und -regelnerzeugt, was den Weg für eine Verringerung der Kompetenz und der Effizienzder Extraktion ebnet, da die Kunden die Aufgabe haben, eine riesigeAnzahl von extrahierten Regeln zudurchsieben, um die fruchtbaren zu finden.Wenn manalso nicht auf dieExtraktion der häufigen El...
Die Suche nach häufigen Mustern spielt eine wichtige Rolle bei vielen wichtigen Data-Mining-Aufgaben wieAssoziationen, sequenziellen Mustern, partieller Periodizität, um nur einige zu nennen. Es ist jedochallgemein bekannt, dass das Mining von häufigen Mustern in der Regel eine extreme Anzahl vonHäufigkeitsmengen und -regelnerzeugt, was den Weg für eine Verringerung der Kompetenz und der Effizienzder Extraktion ebnet, da die Kunden die Aufgabe haben, eine riesigeAnzahl von extrahierten Regeln zudurchsieben, um die fruchtbaren zu finden.Wenn manalso nicht auf dieExtraktion der häufigen Elementezurückgreift, sondern nur geschlossene häufige Elementeextrahiert, kann mandie Exzellenz unglaublich steigern und gleichzeitig die Rechenzeit verringern. Dieses Buch konzentriert sich auf einen neuen Mechanismus zur Implementierung des Mining häufiger Muster.
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