基于FP_tree的频繁项目集增量式更新算法

频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长，最小支持度阈值成为控制这种增长的关键．然而，实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模．为此定义N个 最频繁项集挖掘问题，并提出基...

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数据挖掘中频繁项集挖掘算法，改进了apriori算法，性能提高很多

为更新批量数据，提出一种基于DBSCAN的新聚类方法。该算法通过扫描原对象确定它们同增量对象间的关系，得到一个相关对象集，同时根据该相关对象和增量对象之间的关系获得新的聚类结果。实验结果表明，该算法与

关联规则中的频繁项集生成算法fomax*，一个非常优秀的算法，由中国人（朱建飞）的参与。