在实践中,FP Tree算法是可以用于生产环境的关联算法,而Apriori算法则做为先驱,起着关联算法指明灯的作用。除了FP Tree,像GSP,CBA之类的算法都是Apriori派系的。 经典案例和代码实现: 以下是一个使用Python的mlxtend库实现FP-Growth算法的示例代码: 代码语言:javascript 复制 from mlxtend.frequent_patternsimportfpgrow...
在FP-Growth算法挖掘频繁项集的过程中,每一次递归都需要两次遍历FP-Tree。第一次是通过遍历FP-Tree生成条件事务数据集,第二次是根据条件事务数据集建立条件FP-Tree。尽管采用FP-Tree来表示事务数据集具有较高的压缩性能,但是,当FP-Tree所包含的节点数量较多时,遍历FP-Tree所需的时间明显增加。采用FP-Array技术后,...
FpGrowth算法的平均效率远高于Apriori算法,但是它并不能保证高效率,它的效率依赖于数据集,当数据集中的频繁项集的没有公共项时,所有的项集都挂在根结点上,不能实现压缩存储,而且Fptree还需要其他的开销,需要存储空间更大,使用FpGrowth算法前,对数据分析一下,看是否适合用FpGrowth算法。 下一篇将介绍,关联规则的...
继续数据挖掘方面算法的讲解,前面讲解了数据挖掘中关联规则算法FP-Growth的实现。此篇博文主要讲解基于有趣性度量标准的GSP序列模式挖掘算法。有关论文后期进行补充。实现思路与前面优化的FP-Growth算法一致,首先实现简单的GSP算法,通过认真阅读源码,在理解的基础之上进行优化。优化后的算法将在性能方面与原算法进行对比,以...
(3)迭代重复步骤1和步骤2,直到树包含一个元素项为止:有了FP树和条件FP树,就可以在前两步的基础上递归得查找频繁项集。 FP-Growth算法得出的结果是频繁项集有什么,没有进一步挖掘关联关系存在哪些。 注意: 搜索出的关联规则并不一定有实际意义,需要根据问题背景筛选适当的有意义的规则,并赋予合理的解释。
FP-growth算法只需要对数据集扫描两次,它发现频繁项集的过程如下: 1.构建FP树 2.从FP树中挖掘频繁项集 FP-树 构建 1.扫描DB,找出频繁1项集 编辑 2.对频繁项按频率降序排序, 得到f-list 编辑 3.扫描DB, 构造 FP-tree 将项集按照支持度进项调换顺序(含6非频繁项集删去) ...
1.3 FP-Growth算法 2 导包 3 数据预处理 4 挖掘关联规则 Apriori算法 FP-Growth算法 1 理论知识 1.1 支持度、置信度、提升度 Support(支持度):表示某个项集出现的频率,也就是包含该项集的交易数与总交易数的比例。例如P(A)表示项集A的比例,
与Apriori算法相比,FP-Growth算法在处理大数据集时具有更高的效率。 三、应用场景 市场篮子分析 市场篮子分析是关联规则挖掘最常见的应用场景之一。通过分析超市交易数据,可以发现不同商品之间的关联关系,从而优化商品布局、提高销售额。例如,根据关联规则挖掘结果,超市可以将相关商品摆放在一起,或者根据顾客购买习惯为其...
FP Growth是一种比Apriori更高效的频繁项挖掘方法,它只需要扫描项目表2次。其中第1次扫描获得当个项目的频率,去掉不符合支持度要求的项,并对剩下的项排序。第2遍扫描是建立一颗FP-Tree(frequent-patten tree)。 接下来的工作就是在FP-Tree上进行挖掘。
FP-growth算法是Apriori算法的优化。 二、MLlib实现 spark-1.2.0 版本中Mliib的FPGrowthModel并没有generateAssociationRules(minConfidence)方法。因此要引用高版本的jar包,并在提交任务时指定才行。这是可以实现的。 Ⅰ、获取购买历史数据 下面共选取了6931条购买历史记录,作为关联规则挖掘的数据集。