在本篇文章中,我們主要介紹掃描分發的內容,自我感覺有個不錯的建議和大家分享下
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Apriori核心算法程過如下：
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- 掃描數據集合盤算出各個1項集的持支度，得 到頻仍1項集的集合。
- 接連，由2個只有一個項不同的屬于的頻集做一 個（k-2）JOIN運算到得的。
- 剪枝，由于是的超集，所以可能有些元素不是頻仍的。在 潛伏k項集的某個集子不是中的成員是，則該潛伏頻仍項集不是能可頻仍的可以從中移去。
- 通過 單趟掃描數據集合，盤算中各個項集的持支度，將中不滿足持支度的項集去掉構成。
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通過迭代循環，重復步調2～4，直到有某個r值使得為空，這時算法止停。在剪枝步中的個每元 素需在易交數據庫中進行驗證來定決其是不是參加，這里的驗證程過 是算法性能的一個瓶頸。這個法方要求多次掃描可能很大的易交數據庫。可能生產大批的候選集，以及可能要需重復掃描數據庫，是Apriori算法的兩大缺 點。
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現在，幾乎有所高效的發明關聯規則的并行數據挖掘算法都是基于Apriori算法 的，Agrawal和Shafer 提出了三種并行算法：數計發分（Count Distribution）算法、數據發分（Data Distribution）算法和候選發分（Candidate Distribute）算法。
文章結束給大家分享下程序員的一些笑話語錄： 自行車
一個程序員騎著一個很漂亮的自行車到了公司，另一個程序員看到了他，問 到，“你是從哪搞到的這么漂亮的車的？”
騎車的那個程序員說， “我剛從那邊過來， 有一個漂亮的姑娘騎著這個車過來， 并停在我跟前，把衣服全脫了，然后對我說，‘你想要什么都可以’”。
另一個程序員馬上說到， “你絕對做了一個正確的選擇， 因為那姑娘的衣服你 并不一定穿得了”。
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