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
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,并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法Apriori和深度优先搜索算法In...
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,并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法Apriori和深度优先搜索算法In...
遗传算法,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法.遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法...
Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。Dijkstra算法是一种逐步搜索算法,通过为每个顶点n保留目前为止所找到...
Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。Dijkstra算法是一种逐步搜索算法,通过为每个顶点n保留目前为止所找到...
<<MATLAB遗传算法工具箱及应用>>介绍了如何在MATLAB中完成遗传算法的应用。遗传算法[Genetic Arithmatic,简称GA]是以自然选择和遗传理论为基础,将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法。GA摒弃传...