Machine learningPattern mining

ECLAT ফ্রিকোয়েন্ট-আইটেমসেট মাইনিং

ECLAT, ২০০০ সালে মোহাম্মদ জাকি কর্তৃক প্রবর্তিত, একটি উল্লম্ব ডেটা উপস্থাপনা ব্যবহার করে ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট মাইনিং করে: লেনদেন স্ক্যান করার পরিবর্তে, এটি প্রতিটি আইটেমের জন্য সেই লেনদেনগুলির আইডিগুলির সেট (একটি tidset) সংরক্ষণ করে যাতে এটি অন্তর্ভুক্ত থাকে, এবং tidset গুলিকে ছেদ (intersect) করে যেকোনো আইটেমসেটের সাপোর্ট গণনা করে। এই ডেপথ-ফার্স্ট, ইন্টারসেকশন-ভিত্তিক পদ্ধতিটি দ্রুত এবং মেমরি-সাশ্রয়ী, যা Apriori-এর হরাইজন্টাল স্ক্যান এবং FP-Growth-এর ট্রি-এর একটি বিকল্প।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Zaki, M. J. (2000). Scalable algorithms for association mining. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 12(3), 372–390. DOI: 10.1109/69.846291

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). ECLAT (Equivalence Class Clustering and Bottom-up Lattice Traversal). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/eclat

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateECLAT (ECLAT (Equivalence Class Clustering and Bottom-up Lattice Traversal)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/eclat · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026