IMG958 (5)

C->A gdzie Sup=50% i conf=100%

Wsparcie- określa liczbę transakcji w analizowanych zbiorze D.

Wsparcie reguły określa liczbę klientów których zachowanie jest zgodne z dana regułę

Reguły majęce niewielkie wsparcie sę mato reprezentatywne. Natomiast reguły mające wysokie wsparcie sę najczęściej mało interesujące dia analityka

Ufność danej reguły oznacza jej poziom pewności. Reguły majęce ufność są mało wiarygodne.

SORTOWANIA

Algorytm stabilny - elementy o równej wartości będą występowały po posortowaniu w takiej samej kolejności jak w zbiorze nie posortowanym

•    bąbelkowy 0(n^A2)

•    przez wstawianie 0(n^A2)

•    przez scalanie 0(n log(n))

•    kubełkowy 0(n)

Niestabilny:

•    przez wybieranie 0(n^A2)

•    grzebieniowe (nieznana)

•    szybkie: optymistyczny 0(n tog(n)};pesymistyczny 0(n^A2)

•    przez kopcowanie 0(n log(n))

Klasyfikacja:

złożoność- zależność liczby wykonywanych operacji w stosunku od liczebności sortowanego zbioru (n). Typową złożonością jest średnia złożoność 0(n log(n)), pesymistyczną 0(n^A2) a idealną 0(n).

sposób działania - algorytmy sortujące za pomocą porównań to takie algorytmy sortowania których sposób wyznaczania porządku jest oparty wyłącznie na wynikach porównań między elementami. Dla takich algorytmów dobre ograniczenie złożoności CĄn log(n)).

stabilność - trzymanie kolejności wystąpień dla elementu o tym samym kluczu.

SORTOWANIE KUBEŁKOWE

•    algorytm działa w czasie liniowym 0(n)

•    najlepiej działa dla dużej ilości elementów

•    pesymistyczna złożoność 0(n^A2)

•    sortowanie liczb od 0 do 1