ECLAT बारम्बार-आइटमसेट माइनिंग
ECLAT, जिसे मोहम्मद ज़ाकी ने 2000 में प्रस्तुत किया था, एक ऊर्ध्वाधर डेटा प्रतिनिधित्व का उपयोग करके बारम्बार आइटमसेट का खनन करता है: लेन-देन को स्कैन करने के बजाय, यह प्रत्येक आइटम के लिए उन लेन-देन आईडी (एक टाइडसेट) का सेट संग्रहीत करता है जिनमें वह शामिल है, और टाइडसेट को प्रतिच्छेद करके किसी भी आइटमसेट के समर्थन की गणना करता है। यह डेप्थ-फर्स्ट, इंटरसेक्शन-आधारित दृष्टिकोण तेज़ और मेमोरी-कुशल है, जो Apriori के हॉरिजॉन्टल स्कैन और FP-Growth के ट्री का एक विकल्प है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). ECLAT (Equivalence Class Clustering and Bottom-up Lattice Traversal). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/eclat
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