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एन्सेम्बल एप्रीओरी एल्गोरिथम

एन्सेम्बल एप्रीओरी एल्गोरिथम क्लासिक एप्रीओरी फ्रीक्वेंट-पैटर्न माइनर पर एन्सेम्बल सिद्धांतों को लागू करता है, जो विभिन्न डेटा विभाजन या पैरामीटर सेटिंग्स पर कई एप्रीओरी इंस्टेंस चलाकर और उनके नियम सेट को मर्ज करके किया जाता है। यह दृष्टिकोण कवरेज में सुधार करता है, न्यूनतम-समर्थन सीमा के प्रति संवेदनशीलता को कम करता है, और बड़े लेन-देन डेटासेट के लिए एसोसिएशन नियम माइनिंग को स्केल करता है।

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स्रोत

  1. Agrawal, R. & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 1215, 487–499. link
  2. Apriori algorithm. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Apriori Algorithm (Ensemble-Based Frequent Pattern and Association Rule Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-apriori-algorithm

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ScholarGateEnsemble Apriori Algorithm (Ensemble Apriori Algorithm (Ensemble-Based Frequent Pattern and Association Rule Mining)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-apriori-algorithm · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026