weka實戰004：fp-growth關聯規則算法

apriori算法的計算量太大，若是數據集略大一些，會比較慢，很是容易內存溢出。算法 咱們能夠算一下複雜度：假設樣本數有N個，樣本屬性爲M個，每一個樣本屬性平均有K個nominal值。數據庫 1. 計算一項頻繁集的時間複雜度是O(N*M*K)。分佈式 2. 假設具備最小支持度的頻繁項是q個，根據它們則依次生成一項頻繁集，二項頻繁集，....，r項頻繁集合，它們的元素數量分別是：c(q, 1), c

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