https://github.com/naghim/ik-lab05
https://github.com/naghim/ik-lab05
Last synced: 3 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/naghim/ik-lab05
- Owner: naghim
- Created: 2022-03-15T23:27:29.000Z (almost 4 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-17T11:28:52.000Z (10 months ago)
- Last Synced: 2025-03-17T11:38:15.307Z (10 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 73.2 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Labor 05
# Gyakori elemhalmazok előállítása
A gyakori elemhalmazok keresése elvileg az elemhalmazháló bejárásaként is tekinthető. A bejárás komplexitása exponenciális.
## Apriori-elv
Ha egy elemhalmaz gyakori, akkor ezen elemhalmaz összes részhalmaza is gyakori. Az apriori-elv alkalmazásával a részhalmazok exponenciális keresési tere csökkenthető.
## Apriori algoritmus
A laborgyakorlatban az apriori algoritmus Python implementációját próbáljuk ki.
Az Apriori algoritmus a legismertebb gyakori elemhalmaz keresésére alkalmas módszer. Szélességi bejárást valósít meg: az üres halmazból kiindulva szintenként halad előre a nagyobb méretű gyakori elemhalmazok meghatározásához. Minden iterációban az eggyel nagyobb méretű elemhalmazokkal foglalkozik, így az iterációk száma legfeljebb eggyel több, mint a legnagyobb gyakori elemhalmaz mérete.
# Feladatok
1. Nyissuk meg a laborhoz tartozó `.ipynb` notebook fájt, oldjuk meg a feladatokat. A laboróra végén ne felejtsük el visszamenteni a szerkesztett jegyzetfüzetet a GitHubra.