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Apriori算法由兩個(gè)步驟組成,一是產(chǎn)生和選擇候選集,二是從頻繁項(xiàng)集中得到關(guān)聯(lián)規(guī)則。
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KNN算法對(duì)樣本不均衡的數(shù)據(jù),判斷不夠合理,因此引入了加權(quán)的方法來(lái)改進(jìn)算法,這使得模型的可解釋性和可信度都大大提升。
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數(shù)據(jù)的分類(lèi)應(yīng)遵循互斥原則和窮盡原則。
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