Khai_pha_d_liu_data_mining

3.2. ĐĚánh giá giải thuật Apriori
Các yếu tố ảnh hng:
- Lựa chọn giá trị ngỡng minsup: Giá trị minsup quá thấp sẽ sinh ra nhiều
tập mục thng xuyên. ĐĚiều này sẽ làm tăĕng số lợng tập mục phải xét.
- Số lợng các mục trong cơ s dữ liệu (các giao dịch): Cần thêm bộ nhớ để
lu giá trị độ hỗ trợ với mỗi mục. Nếu số lợng các mục(tập mục mc 1) thng
xuyên tăĕng lên thì chi phí và chi phí I/O (duyệt các giao dịch) cũǜng tăĕng.
- Kích thớc ca cơ s dữ liệu (các giao dịch): Giải thuật phải duyệt cơ s
dữ liệu nhiều lần, do đó chi phí tính toán ca Apriori tăĕng lên khi số lợng các giao
dịch tăĕng lên.
- Kích thớc trung bình ca các giao dịch: Khi kích thớc (số lợng các
mục) trung bình ca các giao dịch tăĕng lên, thì độ dài tối đa ca các tập mục
thng xuyên cũǜng tăĕng.
So sánh giữa giải thuật Apriori và giải thuật FP-Growth
Biểu đồ: ĐĚộ hỗ trợ - Thi gian chạy
33