"传统的数据挖掘算法多采用水平数据表示
eclat算法简介
Eclat算法是一种深度优先算法，采用垂直数据表示形式，在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。
eclat算法原理
垂直数据表示
支持度的计算需要访问数据库。在大多数算法中，考虑数据库中事务(即记录)的表示形式。从概念上讲，这样的数据库可以用一个二进制的二维矩阵来表示，矩阵的每一行代表数据库的一条事务，每一列代表项目。
传统的数据挖掘算法多采用水平数据表示，在水平数据表示中，数据库的一条事务由事务标识符(TID)和项目组成。事务由TID唯一标识，一条事务可以包含一个项目或多个项目。Apriori、FP?Growth等算法都是采用此种表示方法。
定义1(Tidset)?设有项目X,包含项目X的所有事务的标识符的集合称为项目X的Tidset。在这种数据表示方法中，数据库的事务由项目和该项目的Tidset组成，该事务由项目唯一标识。Tidset垂直数据表示：数据库中的每一条记录由一个项目及其所出现过的所有事务记录的列表(即Tidset表)构成。这样使得任何一个频繁项集的支持度计数都可以通过对Tidset交集运算求得。
支持度计数方法
Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时，不需再次扫描数据库，仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度，而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。
概念格理论
Eclat算法在概念格理论的基础上，利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格),各子概念格采用自底向上的搜索方法独立产生频繁项集。
eclat算法不足
在Eclat算法中，它由2个集合的并集产生新的候选集，通过计算这2个项集的Tidset的交集快速得到候选集的支持度，因此，当Tidset的规模庞大时将出现以下问题:(1)求Tidset的交集的操作将消耗大量时间，影响了算法的效率;(2)Tidset的规模相当庞大，消耗系统大量的内存。