1樓:郟麗珠
遺傳演算法其實就是二重迭代,時間複雜度不超過n平方
空間複雜度自己計算吧
資料探勘中的apriori演算法的具體步驟是什麼?
2樓:vincent呂
演算法:apriori
輸入:d - 事務資料庫;min_sup - 最小支援度計數閾值
輸出:l - d中的頻繁項集
方法:l1=find_frequent_1-itemsets(d); // 找出所有頻繁1項集
for(k=2;lk-1!=null;k++)
lk=}
return l=所有的頻繁集;
procedure apriori_gen(lk-1:frequent(k-1)-itemsets)
for each項集l1屬於lk-1
for each項集 l2屬於lk-1
if((l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&........
&& (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1] return ck; procedure has_infrequent_sub(c:candidate k-itemset; lk-1:frequent(k-1)-itemsets) for each(k-1)-subset s of c if s不屬於lk-1 then return true; return false; 如何提高apriori演算法的效率 3樓:匿名使用者 apriori演算法是關聯規來 則挖掘中 源的經典演算法bai。在apriori演算法中,使用頻繁項集的先驗知du識,逐層搜尋的迭代方zhi法,通過掃描資料dao庫,累積每個項的計數,並收集滿足最小支援度的項,找每個lk都需要掃描一次資料庫。演算法的效率隨著資料量的增大,頻繁項集的增多,演算法的效率就非常的低,本文通過對apriori演算法分析,應用雜湊、事務壓縮、劃分、抽樣等方法,最大可能的減少資料庫掃描的次數,快速發現頻繁項集,提高apriori演算法的效率。 是說明一個程式根據其資料n的規模大小 所使用的大致時間和空間說白了 就是表示 如果隨著n的增長 時間或空間會以什麼樣的方式進行增長 例for int i 0 i n i 這個迴圈執行n次 所以時間複雜度是o n for int i 0 i n i 這巢狀的兩個迴圈 而且都執行n次 那麼它的時間複雜度... i每迴圈一次就乘了2，知道當i n時迴圈結束，迴圈m次有2 m n，得到m log2n。時間複雜度 同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間複雜度和空間複雜度來考慮。1 時間複雜度 1 ... 在氣泡排序，插入排序，選擇排序，快速排序中，在最最壞情況下，快速排序的時間複雜為o n2 插入排序o n2 選擇排序o n2 氣泡排序o n2 所以abcd時間複雜度是一樣的。在快速排序演算法中，最為關鍵的就是選取一個基值，將陣列分為大於基值以及小於基值兩部分，並返回基值所以在位置以利用於遞迴劃分。...演算法的時間複雜度與空間複雜度各是什麼意思
時間複雜度log是怎麼計算出的，請問演算法的時間複雜度是怎麼計算出來的
以下排序演算法最壞情況下時間複雜度最低的是A 氣泡排序B