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This complete matlab for neural network

发信人: joe (救世猪), 信区: DataMining
标  题: Re: 再问
发信站: 南京大学小百合站 (Sat Mar  9 18:05:52 2002), 站内信件

第一个确实为印刷错误。正确应为：
{{I1,I2,I3},{I1,I2,I5},{I2,I3,I4},{I2,I3,I5},{I2,I4,I5}}
频繁k项集跟自己进行“连接”运算，得到候选频繁(k+1)项集。
具体操作是将具有k-1个相同元素的频繁k项集合并起来，从而得到
一个具有k+1个元素的集合，然后看这个集合的任一k项子集是否是
频繁项集，如果都是，则此集合是候选频繁(k+1)项集；如果有
一个不是，则放弃此集合。重复上面的步骤直到得到所有候选频繁(k+1)
项集。
频繁3项集少了{I1,I2,I4}和{I2,I4,I5}等是因为{I1,I4}和{I4,I5}
不是频繁2项集。



【 在 xlcy (all nothing) 的大作中提到: 】
: 请大家看这样的问题：
: 我在看Han's book的时候，遇到这样一个问题（P232-P234):
: 在由the set of frequent 2-itemsets,L2，得到the set of candidate 
: 3-itemsets,C3
: 的过程中，有这样一个公式：
: C3=L2∞L2={{I1,I2},{{I1,I3},{{I1,I5},{I2,I3},{I2,I4},{I2,I5}}∞{{I1,
: I2},
:           {{I1,I3},{{I1,I5},{I2,I3},{I2,I4},{I2,I5}}
:           ~~~~~~~~~~~~~~~~~~请教一：左边有两个大括号，是否为印刷错误
:          ={{I1,I2,I3},{I1,I2,I5},{I2,I3,I4},{I2,I3,I5},{I2,I4,I5}}.
:          ~~~~请教二：这一不是如何有上一步得到的？∞进行的是什么样的运算
: ？
:                      为什么少了{I1,I2,I4},{I2,I4,I5}等itemsets?
: 请各位给予指点
: 谢谢


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