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Apriori-and-FP-growth-with-plant-dataset
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2021-05-12
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介绍 在本实验中,我将应用Apriori和FP-Growth方法进行关联规则挖掘。 博客: : 探索性分析 将plant.data转换为二进制格式 每行都是一棵植物。 第一列是拉丁名称(物种或属),其他列是州分布。 二进制值(y / n)。 y表示在此状态下存在,n表示在此状态下不存在。 以csv格式保存数据:plants.csv Apriori结果 生成的大型项目集集: 大项目集L(1)的大小:49 大项目集L(2)的大小:167 大项目集L(3)的集合大小:120 大项目集L(4)的集合大小:25 大项目集L(5)的大小:2 找到的最佳规则: ct = y ma = y nj = y 3562 ==> ny = y 3524 conf:(0.99) tn = y md = y nc = y 3531 ==> va = y 3489 conf:(0.99)
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Apriori-and-FP-growth-with-plant-dataset-master.zip (9个子文件)
Apriori-and-FP-growth-with-plant-dataset-master
plants.csv 5.32MB
find_avg_plants_each_state.py 1KB
convert_data2binary.py 1KB
number_plant_each_state.csv 0B
plants_for_weka.csv 5.32MB
find_min_max_plants_of_states.py 1KB
stateabbr.txt 960B
plants.data 1.61MB
README.md 2KB
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吉莫吉鱼
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