반응형 fpgrowth1 개인화 추천 알고리즘 2 : FP-Growth FP-Growth 왜 나왔을까? 이전 포스팅에서 Apriori 알고리즘에 대해 알아보았다. Apriori의 가장 큰 단점 아이템셋의 수가 증가할 수록 메모리를 많이 먹고 속도가 느려진 다는 것이다. FP Tree도 기본적으로 연관분석의 하나이며 Apriori와의 차이는 FP-Tree를 생성한 후에 최소 지지도 이상의 패턴만을 추출한다는 것이다. FP tree는 아이템 별로 노드를 추가하면서 트리를 생성하는 과정이다. FP Tree를 생성하는 방법은 아래 블로그에 잘 설명되어 있다. (너무 유익한 내용 감사드립니다. ㅠ) https://process-mining.tistory.com/92 FP-Growth 사례 원핫 인코딩을 통해 데이터프레임을 생성하는 절차는 Apriori 와 동일하다. import ml.. 2022. 2. 6. 이전 1 다음 반응형
