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在大数据挖掘中使用经典Apriori算法时,会产生大量的候选集,并需要扫描数据库中所有数据,使得其在实现过程中效率大大降低。为了提高Apriori算法的应用效率,通过建立线性链表记录每个事务中的项数,以达到事务压缩的目的;设置up值来提高1-项频繁集组合的门槛,发现支持度比较大的2-项候选集,以达到剪枝的目的;通过实验来设置up的取值范围,使最终产生的频繁项集的误差能够在接受的范围。实验证明提出的改进方法可以在找出绝大部分关联规则的同时,提高算法运行的效率。 相似文献
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分析了微机原理与接口技术实验课程的特点并给出了课程现状。针对这些情况,从内容筛选、能力培养、实验室开放等几方面进行了实验教学改革探索,以期通过该门实验课程的教学,有效提高学生的各项实验相关能力。 相似文献
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