FP-growth方法将发现长频繁模式的问题转换化为在较小的条件数据库中递归地搜索一些较短模式,然后连接后缀。它使用最不频繁的项做后缀,提供了较好的选择性,显著降低了搜索开销 当数据库很大时,构造基于主存的FP树是不现实的,一种有趣的选择是将数据库划分成投影数据库集合,然后在每个投影数据库上构造FP树并进行挖掘...
与Apriori算法不同,FP-Growth算法采用了一种垂直方向的方法来发现频繁项集。该算法首先将数据集压缩到一个名为FP树的高度压缩数据结构中,然后通过在FP树中挖掘频繁模式来发现频繁项集。由于FP-Growth算法只需要对数据集进行两次扫描,因此它的时间复杂度低于Apriori算法。 FP-Growth算法的主要优势在于其高效的候选项集...
FP-Growth需要将原始数据集映射到内存中的一颗FP树中,进而方便后续查询。FP树的节点代表一个项,每个节点会记录映射到那个树分支的数据中 项出现的次数。 读入排序后的数据集,插入FP树,排序靠前的节点是祖先节点,而靠后的是子孙节点。如果有共用的祖先,则对应的公用祖先节点计数加1。插入后,如果有新节点出现,则项...
一、FP树(Frequent Pattern Tree) FP-growth算法将数据存储在一中成为FP树的紧凑数据结构中。 一棵FP树看上去与计算机科学中的其他树结构类似,但是它通过链接(link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表。 但是与树不同的是,一个元素项可以在一棵FP树中出现多次。存在相似元素的集合会共享树的一部分。
数据挖掘-关联分析 Apriori算法和FP-growth 算法 •1.关联分析概念 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。 •定义: 1、事务:每一条交易称为一个事务,如上图包含5个事务。 2、项:交易的每一个物品称为一个项,例如豆奶,啤酒等。
关联分析(Apriori,FP-growth) 关联分析是数据挖掘中的重要组成部分,旨在挖掘数据中的频繁模式。我们可以通过一个案例数据库挖掘著名案例来大致了解挖掘频繁项集并产生关联规则。 关联分析的基本概念 关联分析:在大规模数据集中寻找有趣的关系 频繁项集:经常出现在一起的物品集合,即包含0个或者多个项的集合 关联规则...
FP-growth算法还需要一个称为头指针表的数据结构,其实很简单,就是用来记录各个元素项的总出现次数的数组,再附带一个指针指向FP树中该元素项的第一个节点。这样每个元素项都构成一条单链表。图示说明: 这里使用Python字典作为数据结构,来保存头指针表。以元素项名称为键,保存出现的总次数和一个指向第一个相似元素项...
fpgrowth代码案例 结果 每文一语 Apriori算法介绍 Apriori,中文是先验,开始的意思。这个算法为了规避前面说到的指数爆炸的问题,采取了提前剪枝的办法。核心是两条定律: 定律一:如果一个集合是频繁项集,则它的所有子集都是频繁项集。
FP-growth算法主要构建频繁模式树(FP-tree),通过将不满足最小支持度的项集进行剪枝,然后对剩下的项集构建FP-tree,这样,一个频繁模式可以通过FP-tree中的路径来找到。 然而,Apriori算法的扩展性较好,可以用于并行计算等领域。此外,这两种算法的效率和效果都受到最小支持度和最小置信度的影响。因此,在使用这些算法...
模式识别中的Apriori算法和FPGrowth算法 模式识别中的一些基本概念 模式:对于一个集合项,某些特定的子序列或者结构通常一起出现在数据集中 absolute support :某一项出现的频率[数量] relative support: 某一项出现的频率 frequent item:该项的support值大于最小support阈值...