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  • Frequent Itemset Mining ##一、当前功能 从给定的数据集中,利用Apriori算法计算出其中的频繁项。 ##二、使用方法 1、进入FIM文件夹: cd FIM 2、在当前目录下,运行命令: java -jar FIM.jar assignment2-data.txt...
  • 并行频繁相机挖掘算法 Frequent itemset mining is a fundamental and essential issue in data mining field and can be used in many data mining tasks. Most of these mining tasks require multiple passes ...
  • 首先我们先上一个官方例程 np.random.seed(123) ...x.itemset(4, 0) x.itemset((2, 2), 9) x array([[2, 2, 6], [1, 0, 6], [1, 0, 9]]) 我们可以看到,itemset()函数的参数有两种方式。分别是ite

    首先我们先上一个官方例程

    np.random.seed(123)
    x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
    x
    array([[2, 2, 6],
           [1, 3, 6],
           [1, 0, 1]])
    x.itemset(4, 0)
    x.itemset((2, 2), 9)
    x
    array([[2, 2, 6],
           [1, 0, 6],
           [1, 0, 9]])
    

    我们可以看到,itemset()函数的参数有两种方式。分别是itemset((x, y), z)和itemset(j, z), 他们分别实现一个啥子效果嘞
    我们先试试第二种参数形式
    在这里插入图片描述
    可以看出,itemset(j, z)中的‘j’,代表的是从左往右数,数组的第几个元素(是数组哦~,不是矩阵),‘z’则代表这个元素的值
    再试试第一种参数形式
    在这里插入图片描述
    这就比较明显了,此时的itemset((x, y), z) 中的(x,y)代表的就是矩阵中元素位置,‘z’为该元素的值

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  • 这是我从国外知名大学cs专业留学的同学那里收集来的作业资料(英文原版) 【留学生作业代写资料assignment英文原版】Python作业之Frequent Itemset Mining Using MapReduce
  • 数据挖掘算法-itemset mining的闭合判断
  • We introduce in this paper an itemset mining approach to tackle the fault localization problem, which is one of the most difficult processes in software debugging. We formalize the problem ...

    abstract:

    We introduce in this paper an itemset mining approach to tackle the fault localization problem, which is one of the most difficult processes in software debugging. We formalize the problem of fault localization as finding the k best patterns satisfying a set of constraints modelling the suspicious statements. We use a Constraint Programming(CP) approach to model and to solve our itemset based fault localization problem. Our approach consists of two steps: (i) mining top-k suspicious suites of statements; (ii) fault localization by processing top-k patterns. Experiments performed on standard benchmark programs show that our approach enables to propose a more precise localization than a standard approach.

     

    ps.  The second step aims at ranking in a more accurate way the whole top-k statements by taking benefit of two main observations:

    (1) where faults are introduced in a program can be seen as a pattern (set of statements), which is more frequent in failing executions than passing ones;

    (2) the difference beween a more suspicious pattern and a less suspicious one is a set of statements that appears/disappears in one or other; this difference helps us to know more about the location of the fault. 

    We have shown how these two properties can be exploited in an ad-hoc ranking algorithm producing accuate localization. 

    As future works, we plan to experiment our approach on programs with complex faults (more than one faulty statement). We also plan to explore other observations on the behavior of a faulty program and adding them as contraint for mining the location of faults.

    转载于:https://www.cnblogs.com/YWahpu/p/7234853.html

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  • Freqent Itemset 笔记

    2010-06-04 20:54:17
    自己为了准备presentation,看书用onenote记的笔记。 有点乱。可以随便看一下。。。有问题也欢迎讨论。
  • 频繁项集 Frequent Itemset 一个经典规则:如果有人买尿布和牛奶,那么他/她很可能买啤酒! 购物篮模型:描述两类对象的多对多关系。 项:商场中的不同商品 购物篮:每个顾客购买的商品总和 支持度support:指包含...

    目标:寻找大量客户通常共同购买的项目
    方法:使用收集的销售数据寻找频繁项集

    频繁项集 Frequent Itemset

    一个经典规则:如果有人买尿布和牛奶,那么他/她很可能买啤酒!
    购物篮模型:描述两类对象的多对多关系。
    :商场中的不同商品
    购物篮:每个顾客购买的商品总和
    在这里插入图片描述

    支持度support:指包含项集I的购物篮个数
    通常我们会设置一个阈值S(support threshold)。如果项集I的支持度(I的子集)≥ S,那么I是频繁项集
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    关联规则 Association Rules

    在这里插入图片描述
    可信度/置信度 confidence
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    强关联规则
    设置最小置信度阈值,当置信度大于或等于置信度阈值时可称为强关联规则。强关联规则才是真正有用的!
    在这里插入图片描述

    兴趣度
    在这里插入图片描述

    A-Priori算法:寻找频繁项集

    A-Priori算法的目的是为了降低寻找频繁集与关联规则时对于内存与时间的消耗,适用于大量数据。
    算法通过频繁K-1项集求频繁K项集。

    开始 -> 候选一项集C1(所有的元素) -> 计算C1中每项的支持度是否大于阈值,从而确定频繁一项集L1 -> 候选二项集C2 -> 计算C1中每项的支持度是否大于阈值,从而确定频繁二项集L2 -> 候选三项集C3 -> 计算C3中每项的支持度是否大于阈值,从而确定频繁二项集L3 -> 候选四项集C4 -> 计算C4中每项的支持度是否大于阈值,从而确定频繁二项集L4 ·······直到最后没有候选集为止。
    在这里插入图片描述
    但是在由L2到C3过程中,本应该出现的{1 2 3}没有出现。为什么呢?因为我们还有两个性质帮助我们可以直接舍弃{1 2 3},如下所示。
    在这里插入图片描述
    因为{1 2 3}的子集{1 2}是非频繁的,因此他的超集也是非频繁的。故不需要计算又节省了空间,嘻嘻。
    在这里插入图片描述

    PCY算法

    PCY算法由Park等人提出。他们发现寻找频繁项集过程中主要计算花在了寻找频繁二项集,因此他们引用散列技术来寻找频繁二项集。PCY算法进一步降低了对于内存与时间的消耗,适用于大量数据。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在寻找到频繁2项集以后,接下来再找k频繁集和Apriori算法一样了。

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  • 1.函数: np.s_[:] 数组索引 np.index_exp[2::2] 建立数组索引元组的更好方法 a.item(* args) 复制元素到python标量 参数:None:len(a)=1; Int_type:数组平面索引;... a.itemset(* args) 更改数组中数值 .
    1.函数:
        np.s_[:]                         数组索引	
        np.index_exp[2::2]               建立数组索引元组的更好方法	
            
        a.item(* args)                   复制元素到python标量  参数:None:len(a)=1; Int_type:数组平面索引;Int_types:元祖	
        a.itemset(* args)                更改数组中数值        参数:参数1int 或元祖,位置(x,[y]);参数2更改值	
        a.getfield(dtype,offset = 0)     以给定类型返回给定数组的字段.	
                
        np.take(a,indices,axis = None,out = None,mode ='raise') 获取(默认1D )元素;优于花式索引	
        np.put(a,ind,v,mode ='raise')    设置1D元素;等价a.flat[ind] = v	
                
        np.nonzero(a)                    返回输入数组中非零元素的索引.	
        np.count_nonzero(a,axis = None )              计算数组中非零值的数量	
    
        np.select(condlist, choicelist, default=0)    返回从选择列表中的元素绘制的数组,取决于条件	
        np.choose(a,choice,out = None,mode ='raise')  根据条件选择	
        np.where(condition, [x, y])                   返回输入数组中满足给定条件的元素的索引.	
        np.extract()                                  根据某个条件从数组中抽取元素,返回满条件元素	
                
        np.compress(condition,axis = None,out = None )沿给定的轴返回此数组的选定切片	
    2.实例	
        	
    实例1:np.s_-数组索引	
        np.s_[2::2]                                   # slice(2, None, 2)	
        np.index_exp[2::2]                            # (slice(2, None, 2),)	
        np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.s_[2::2]]        # array([2, 4])	
        np.array([0, 1, 2, 3, 4])[np.index_exp[2::2]] # array([2, 4])	
    实例2.1:item-获取标量	
        a=np.arange(12).reshape(3,4)	
        a.item(7)               #7     获取标量	
        a.item(0,2,)            #2     获取标量    等价a.item((0,2))	
        	
    实例2.2.:itemset-设置标量	
        a.itemset(7,-7)         #修改元素为-7	a =array([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6, -7],[ 8,  9, 10, 11]])	
        a.itemset((0,2),-2)     #修改元素为-2	a =array([[ 0,  1, -2,  3], [ 4,  5,  6, -7],[ 8,  9, 10, 11]])	
    实例3:getfield-获取数值字段	
        x = np.diag([1.+1.j]*2)   	#x = array([[1.+1.j, 0.+0.j],[0.+0.j, 1.+1.j]])
        x[1, 1] = 2+ 4.j	        #x = array([[ 1.+1.j,  0.+0.j],[ 0.+0.j,  2.+4.j]])	
        x.getfield(np.float64)      #array([[ 1.,  0.], [ 0.,  2.]])	
                
        # 选择8字节偏移量得到虚部视图	
        x.getfield(np.float64, offset=8)# array([[ 1.,  0.], [ 0.,  4.]])	
    实例4.1:take-选取元素	
        a = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15])	
                
        np.take(a, [0,1,2,3])           # array([10, 11, 12, 13])	
        np.take(a, [[0, 1], [2, 3]])    # array([[10, 11],[12, 13]])	
                
        a=np.arange(10,22).reshape(3,4)	
        np.take(a,[0,1,2,3])            # array([10, 11, 12, 13])	
        np.take(a,[[0,1],[2,3]])        # array([[10, 11], [12, 13]])	
                
        a.take([1,2],axis=0)            # array([[14, 15, 16, 17],[18, 19, 20, 21]])    #选取第2,3行	
        a.take([1,2],axis=1)            # array([[11, 12],[15, 16], [19, 20]])              #选取第2,3列	
        	
    实例4.2:put-替换选定位置数据	
        a = np.arange(5)	
        a.put([1,2],-1)                    #选定元素用-1替代	a = array([ 0, -1, -1,  3,  4])	    	
        np.put(a, [4,3,2,1], [-4,-3,-2,-1])#选定元素用list替换	a = array([ 0, -1, -2, -3, -4])	
    实例5:nonzero-非零元素索引	
        np.nonzero ([3,0,2,5,0,6])           # (array([0, 2, 3, 5], dtype=int64),)	
        a = np.array([[3,4,0],[0,2,1],[5,0,6]])	
        b=np.nonzero (a)                     # (array([0, 0, 1, 1, 2, 2], dtype=int64),array([0, 1, 1, 2, 0, 2], dtype=int64))	
        np.transpose(b)                      # array([[0, 0], [0, 1], [1, 1],[1, 2],[2, 0],[2, 2]], dtype=int64)	
        a[b]                                 # array([3, 4, 2, 1, 5, 6])	
    
        # 一个常用用法是查找条件为True数组的索引	
        a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])	
        a > 3                                # array([[False, False, False],[ True, True, True]])	
        np.nonzero(a > 3)                    # 结果同下	
        (a > 3).nonzero()                    # (array([1, 1, 1], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64))	
                
        np.count_nonzero(a,axis = None )     # 计算数组中非零值的数量a	
        np.count_nonzero(a)	                 # 6
    实例6:select-根据条件选择相应的值	
        x = np.arange(10)	
        condlist = [x<3, x>5]	
        choicelist = [x, x**2]	
        np.select(condlist, choicelist)    # array([ 0,  1,  2,  0,  0,  0, 36, 49, 64, 81])	
        np.select(condlist, choicelist,-1) # array([ 0,  1,  2, -1, -1, -1, 36, 49, 64, 81])	
    实例7:choose-根据条件选择	
        result=np.array([0,0,0,0])	
        a=np.choose([0,0,1,2],[0,-1,-2,-3,-4],out=result)        #a为1维choices为1维a = array([ 0,  0, -1, -2])   result==a	    	
        b=np.choose([[0,1,2],[3,4,5],[5,4,3]],[0,-1,-2,-3,-4,-5])#a为2维choices为1维	b = array([[ 0, -1, -2],[-3, -4, -5],[-5, -4, -3]])	
                
        c=np.choose([4,3,2,1,0],                                 #a为1维choices为2维	
                     [[0,-1,-2,-3,-4],[10,11,12,13,14],[20,21,22,23,24],[30,31,32,33,34],[40,41,42,43,44]])	
        c   # array([40, 31, 22, 13, -4])    4---0 对应choices(4,0) (3,1) (2,2) (1,3) (0,4)	
            
        d=np.choose([[4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4]],        #a为2维choices为2维	
                    [[0,-1,-2,-3,-4],[10,11,12,13,14],[20,21,22,23,24],[30,31,32,33,34],[40,41,42,43,44]])	
        d   # array([[40, 31, 22, 13, -4], [ 0, 11, 22, 33, 44],[ 0, 11, 22, 33, 44]])	
    实例8:where-根据条件选择	
        x = np.arange(9).reshape(3,  3)	
        y = np.where(x >  3)# (array([1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64))	
        x[y]                          # array([4, 5, 6, 7, 8])	
                
        condition = np.mod(x,2) == 0# 定义条件, 选择偶数元素	
        condition                     # array([[True,False,True],[False,True,False],[True,False,True]])	
        np.extract(condition, x)      # array([0., 2., 4., 6., 8.])   # 使用条件提取元素	
    实例9:compress-沿轴返回此数组选定切片	    	
        a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])	
        b1=np.compress([1, 1,0], a, axis=0)   # 按行选取,前为逻辑条件,选取第1,2行	     array([[1, 2],[3, 4]])
        b2=np.compress([4, True], a, axis=1)  # 按列选取,前为逻辑条件,表示选取第1,2列	 array([[1, 2],[3, 4].[5,6]])
                
        #在平面阵列上工作时不会沿着轴返回切片,而是选择元素	
        b3=np.compress([2, True,0,1,4], a)    # 条件为真时选一个元素;逻辑条件最多6个	 array([1, 2, 4, 5])

     

    3.备注:	
    3.1.np.choose(a,choice,out = None,mode ='raise')
        用途:根据条件选择-从索引数组和一组数组构建一个数组以供选择.	
        说明:np.choose(i_a,a) == np.array([a[i_a[I]] [I] for I in ndi.ndindex(i_a.shape)])   		
        参数:	
            a :     int 数组元素0~n-1	
            choices:要操作数组,维度和a匹配	
            out:    接收运算结果维度和 a 一样	
            mode:   raise默认,a中元素不能超过 n	
            clip:   a 中的元素如小于0将其变为0,如大于n-1变为n-1	
            wrap:   将a中的值 value变为value mod n,即值除以n余数
    3.2.numpy.take(a,indices,axis = None,out = None,mode ='raise')
        用途:获取元素-索引工作在展平的目标数组上
    
        实例:	
            a=np.arange(10,34).resape(2,3,4)	
            indices = [0, 10 23]           #相当于从一维数组【标记从0---23】取值	
            np.take(a, indices)            #array([10, 20, 23])	
            np.take(a, [[0, 1], [2, 3]])   #array([[10, 11],[12, 13]])	
    3.3.numpy.put(a,ind,v,mode ='raise')
        用途:替换元素.索引工作在展平的目标数组上.	
        说明:相当于a.flat[ind] = v	
    
        实例:
            a=np.arange(10,34).reshape(2,3,4)	
            '''
            array([[[10, 11, 12, 13],
                        [14, 15, 16, 17],
                        [18, 19, 20, 21]],
    
                       [[22, 23, 24, 25],
                        [26, 27, 28, 29],
                        [30, 31, 32, 33]]])		
            '''
            np.put(a,[23],[26*2])#     数组,索引,修改值	
            a
            '''
            array([[[10, 11, 12, 13],
                        [14, 15, 16, 17],
                        [18, 19, 20, 21]],
    
                       [[22, 23, 24, 25],
                        [26, 27, 28, 29],
                        [30, 31, 32, 52]]])
            '''

     

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  • 目前工作中ExDocProcessing()函数的最后一个SQL...SELECT DocID, SUM(a.Score + B.Score) AS TOTAL Itemset_ONE a LEFT Join Itemset_Two b ON a.DocID=b.DocID 太慢 参看了以下文章 1。http://www.itpub.net/...
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  • 基础罗盘模板 Foundation + Compass入门的最简单方法。 要求 Ruby 1.9以上 : gem install compass : npm install bower -g 快速开始 运行bower install以安装最新版本的Foundation 然后,当您在处理项目时,只...
  • 想参加acm的来看看啊 讲的很好的一本书啊 算法很经典 希望参见acm的好好读读啊
  • The field of data mining has become accustomed to specifying constraints on patterns of interest. A large number of systems and techniques has been developed for solving such constraint-based mining p...
  • 并行进行频繁项目集挖掘 这个项目的想法是建立一个音乐推荐系统,向用户推荐各种流派。 它使用频繁项集挖掘算法Apriori来实现此目的。 它利用MapReduce框架实现并行数据处理。 目的是在Yahoo!中查找经常出现的体裁集...
  • 最易想到的就是列出所有可能的项集(itemset),然后统计它们出现的次数。可是对于 n 个item,会有2^n -1种可能,逐一统计是不实际的。这个问题有几个经典的算法: Apriori,FPGrowth,H-Mine,LCM,PrePost 等等。...
  • 这是2004年的一篇讲高效用项集挖掘的论文,算是一篇科普性的文章。  文章介绍了效用值的计算方法,但是是在超市购物的背景下的,分为一个事务效用值和额外效用值,事务效用值是在事务表中体现出来的,文中给出的...
  • 算法初始扫描数据库生成1-itemset Utility-List,然后按照所示的图的顺序去考察每个项集是否是高效用项集,如果某一项集的 总iUtil>min_util 则输出该项集,如果某一项集的 iUtil+rUtil小于min_util 则不用考察它的...
  • 帮助文档是这样解释的Gest the index of the value of the specified attribute;Gest似乎也应该是get,不过这句话读了半天还是没读懂,后来经过不断测试终于算是明白了。  首先参数k是指的我们数据集的属性,这个...
  • 1、物品名字,不用说了吧 ( ^_^ )2、物品说明1,为物品栏(持久100)之前的文字描述以及系统对该物品的名字提示(使用、装备、拾起等情况下)3、物品说明2,为物品栏里对该物品的描述(+1?敏 格挡率+10% 镜的精灵等等)4...
  • 关联规则—Apriori算法—FPTree

    万次阅读 多人点赞 2018-07-19 13:58:56
    2 频繁项集(Frequent Itemset) 3 关联规则Association Rule 4 关联规则评估指标 5 关联规则挖掘方法: 6 关联规则 Apriori 算法 ▶ 关联规则新指标: [Math Processing Error]liftlift 值 ▶ 关联规则应用方向:...
  • Fuzzy-TD-FPgrowth 算法

    2011-10-14 22:41:03
    Fuzzy-TD-FPgrowth 算法 模糊集挖掘 FP itemset
  • pic.itemset((a,j,2),255) else: pic.itemset((a,j,0),0) pic.itemset((a,j,1),0) pic.itemset((a,j,2),0) #plt.imshow(pic) plt.axis('off') cv2.imencode('.jpg', pic)[1].to...
  • 数据挖掘教程.ppt

    2020-02-21 01:37:29
    定义: 频繁项集Frequent Itemset;定义: 关联规则Association Rule;关联规则挖掘问题;挖掘关联规则Mining Association Rules;频繁项集产生Frequent Itemset Generation;频繁项集产生Frequent Itemset Generation;

空空如也

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