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Hadoop课程中的Apriori算法并行实现实验与报告

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简介：
本实验报告详细介绍了在Hadoop平台上实现Apriori算法的过程和方法，探讨了其并行化策略及其优化技术，为大数据环境下的频繁项集挖掘提供了有效解决方案。 Hadoop课程实验与报告——Apriori算法并行实现

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  • Hadoop课程中的Apriori算法并行实现实验与报告
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    本实验报告详细介绍了在Hadoop平台上实现Apriori算法的过程和方法，探讨了其并行化策略及其优化技术，为大数据环境下的频繁项集挖掘提供了有效解决方案。 Hadoop课程实验与报告——Apriori算法并行实现
     
  • Hadoop课程中的K-Means算法并行实现实验与报告
    优质
    本实验深入讲解了在Hadoop平台上实现K-Means聚类算法的并行化方法，并分析其实验结果及性能优化策略。 Hadoop课程实验与报告——K-Means算法并行实现
     
  • Apriori算法的实现与实验报告
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    本报告详细介绍了Apriori算法的基本原理、优化策略及其在关联规则学习中的应用。通过Python编程实现了该算法，并利用实际数据集进行了实验分析，验证了其有效性和实用性。 用Java语言实现的Apriori算法，并附上实验报告进行了详细解释。
     
  • Hadoop课程实验与报告——Hadoop安装实验报告
    优质
    本简介提供关于Hadoop课程实验与报告——Hadoop安装实验报告的内容概览。文档详细记录了在Hadoop大数据处理框架下的安装过程、配置细节及实验操作，旨在帮助学习者掌握Hadoop环境的搭建和基本使用方法。 Hadoop课程实验报告——Hadoop安装实验报告
     
  • Hadoop课程实验与报告——Hadoop安装实验报告
    优质
    本实验报告详细记录了基于Hadoop课程的学习过程，重点介绍了Hadoop环境的搭建步骤及遇到问题的解决方案。通过此次实验，加深了对分布式系统架构的理解和实践能力。 Hadoop课程实验报告——Hadoop安装实验报告
     
  • Hadoop-Apriori：在 Hadoop 上实现 Apriori 算法
    优质
    本文介绍了如何利用Hadoop平台高效地实现Apriori算法，探讨了其分布式计算的优势及具体应用。 Hadoop的Apriori算法实现采用蛮力方法。该算法不会继续生成关联规则。 使用说明如下： 家庭输入输出路径：迭代状态文件每次迭代都会被写入。 输入交易数据路径：包含事务的数据文件所在位置。 为每轮迭代输出设定的路径，即 output/n minsup - 视作频繁项集的最小支持度阈值。 max - 算法运行的最大迭代次数。 命令行参数如下： hadoop jar HadoopApriori.jar com.jgalilee.hadoop.apriori.driver.Driver input/apriori.state input/transactions.txt output 3 10 2 其中，minsup和number分别为：被视为频繁项集的最小支持度候选项集；向Hadoop作业建议的减速器数量。
     
  • Apriori算法实验报告及程序.doc
    优质
    本文档为Apriori算法实验报告，详细记录了利用Apriori算法进行数据挖掘的过程和结果，并附有完整的实验代码。适合学习数据挖掘与关联规则分析的学生参考使用。 Apriori算法实验报告与程序.doc 这份文档包含了关于Apriori算法的详细实验报告以及相关的程序代码。它涵盖了从理论介绍到实际应用的全过程，为读者提供了全面的学习资源和实践指导。通过阅读该文件，学习者可以深入了解如何使用Apriori算法进行数据分析，并掌握其在不同场景下的具体实现方法。
     
  • 关于Apriori算法的实验报告
    优质
    本实验报告详细探讨了Apriori算法在关联规则学习中的应用。通过分析超市交易数据，我们运用Python编程实现算法，并评估其性能和效率，为零售业的商品推荐系统提供理论支持。 Apriori算法实验报告涵盖了Apriori算法的Java代码实现及其运行结果。
     
  • KMeans算法在Hadoop中的并行与非并行实现.zip
    优质
    本资料探讨了经典的KMeans聚类算法在Hadoop环境下的应用，包括其串行和并行两种实现方式的比较分析。通过实验研究，帮助读者理解不同实现对大数据处理效率的影响。 本段落描述了两种运行kmeans算法的平台：一种是在Hadoop系统上执行并行化kmeans算法，支持读取文件、执行聚类分析，并输出质心文件和将每个数据点的分类结果在控制台上显示；另一种是串行版本的聚类算法，能够读取文件中的数据，运行kmeans算法并将每条记录的分类信息写入到新的文件中。代码中有详细的注释说明。
     
  • 基于Java的Apriori算法实验报告及实现代码
    优质
    本实验报告详细探讨了在Java环境下实现经典数据挖掘技术——Apriori算法的过程。文中不仅阐述了Apriori算法的基本原理和应用场景，还提供了完整的代码示例以及性能分析，旨在帮助读者深入理解关联规则学习，并能够实际操作应用该算法解决现实问题。 报告包含源代码以及程序运行截图，并附带lib库文件。数据库仅有一个表，该表有两个字段：TID 和 Items，其中Items是以逗号分隔的字符串形式存储。