步骤 2 — 使用最小支持度过滤掉非频繁项 这里需要决定在 FP Growth 函数中传递的项目的最小支持度。这一步很重要，因为涉及到业务的知识以及来自业务的数据库。例如，我使用的数据集有很多产品，那么它们的频率就会更加分散，因此我使用最小支持度为0.01。第 3 步 — 计算并打印关联规则 在此步骤中，我们将...
一.简介 常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下。 FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩...
二、利用FpTree挖掘频繁项集 FpTree建好后,就可以进行频繁项集的挖掘,挖掘算法称为FpGrowth(Frequent Pattern Growth)算法,挖掘从表头header的最后一个项开始。 1)此处即从{啤酒}开始,根据{啤酒}的线索链找到所有{啤酒}结点,然后找出每个{啤酒}结点的分支:{牛奶,面包,尿布,啤酒:1},{牛奶,尿布,啤酒:1},{面包,...
1、项与项集 其实FPGrowth关联规则解决的问题很简单,就是研究项集中元素组合的最大出现概率~ 项:{“啤酒”} 项集:{“啤酒”,“尿布”} 2、关联规则 X的发生,伴随着Y的发生 购买尿布的消费者往往会购买啤酒 关联的强度用3个概念度量,分别是支持度、置信度、提升度 3、支持度 项集中同时出现X和Y的可能性 ...
在FP-growth算法中,首先通过构建一颗FP树来表示数据,然后通过树的遍历来挖掘出频繁项集和关联规则。 具体来说,FP-growth算法的过程如下: (1)首先扫描数据集,将所有的数据存储到一个项头表中,并按照出现频率从高到低进行排序。 (2)然后根据项头表中的顺序重新对数据集进行排序,并将一个事务的所有项按照项头表...
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 ...
关联分析--FP-growth算法 关联分析 概述:一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这种关系形式:频繁项集或者关联规则。 频繁项集:经常出现在一块的物品集合。 关联规则:暗示物品之间可能存在很强的关系。 对频繁的度量: 支持度和可信度 支持度:数据集中包含该项集的记录所占的比例...
一、FPGrowth算法理解 Spark.mllib 提供并行FP-growth算法,这个算法属于关联规则算法【关联规则:两不相交的非空集合A、B,如果A=>B,就说A=>B是一条关联规则,常提及的{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则】,经常用于挖掘频度物品集。关于算法的介绍网上很多,这里不再赘述。主要搞清楚几个概念: ...
这是我们的数据库的示例(完整的文件有3,785行(每个供应商一个)): 关联规则挖掘是计算机科学中的一个巨大领域–在过去的二十年中,已经发表了数百篇论文。 我运行的FP-Growth算法的最小允许支持为40,最小允许置信度为0.1。该算法学习了12,364条规则。 **...