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FI-DBSCAN:基于密度空间聚类的频繁项集超尺度树:基于Mapreduce的大数据噪声应用

摘要

由于数据量巨大，数据挖掘变得越来越重要。在某些情况下，从仓库中检索信息不仅繁琐而且困难。现有算法计算速度慢，结果不理想。该系统使用基于密度的空间聚类的频繁项集，通过将候选列表中的项映射到根据支持度划分的桶(称为哈希表结构)中来计算支持度。当遇到新的项目集时，如果项目之前存在，则增加桶数，否则插入到新桶中。因此，最终从候选集中删除支持计数小于最小支持的桶。

V.Swathi Kiruthika, v . thiagarasu博士

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