关键词:
大数据
快速数据挖掘
频繁模式增长(FP-Growth)
随机森林
K-Means++
摘要:
在大数据环境下,快速数据挖掘算法是从海量数据中提取有价值信息的关键技术。文章分析了几种主流快速数据挖掘算法的设计及其优化应用,重点探讨了频繁模式增长(Frequent Pattern-Growth,FP-Growth)、随机森林与K-Means++等算法的改进及其在商业、医疗、金融以及工业等领域中的实际应用。通过快速数据挖掘算法的应用,不仅能够快速适应多样化的大数据场景,有效提升数据分析的速度和准确性,还成功推动了商业、医疗、金融及工业领域等行业市场、管理和生产的变革,以及各行各业的智能化转型。研究表明,快速数据挖掘算法具有广泛的实用价值和深远的创新意义,为大规模数据分析与处理提供了有效的解决方案。