频繁模式增长（Frequent Pattern Growth，FP-Growth）算法，全称为Frequent Pattern Growth（频繁模式增长）算法，是一种用于数据挖掘中的频繁项集发现的有效方法。FP-Growth算法由Jian Pei，Jiawei Han和Runying Mao在2000年首次提出。它主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘等数据挖掘领域。一、基本概念 1. 频繁项集（...
FP-Growth(Frequent Pattern Growth,频繁模式增长)算法是一种用于数据挖掘中频繁项集发现的有效方法。它是由Jian Pei,Jiawei Han和Runying Mao在2000年的论文中首次提出的。该算法主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘以及数据挖掘领域的其他相关应用。 什么是频繁项集? 频繁项集是一个包含在多个事务中频繁出现的项(...
Fpgrowth算法又叫fp tree,通俗来讲是计算特征之间关联程度的,Fp树是其核心 FP树(Frequent Pattern Tree)是一种用于高效挖掘频繁项集的数据结构。它通过将事务数据集转换为一棵树形结构来实现,其中每个节点表示一个项,每个路径表示一个事务。 如下图,事物就是列,项就是行数据,更通俗的理解就是事物大概对应的就...
对FP-Tree进行挖掘，算法如下：输入:一棵用算法一建立的树Tree 输出:所有的频繁集 步骤:调用FP-growth(Tree,null).procedure FP-Growth ( Tree, x){ (1) if (Tree只包含单路径P) then (2) 对路径P中节点的每个组合（记为B）(3) 生成模式B并x，支持数=B中所有节点的最小支持度 (4) else 对...
FP-growth算法(Frequent Pattern growth) 优点: 一般快于Apriori 缺点: 实现比较困难,在某些数据集上性能会下降 适用数据类型:标称型数据 FP-growth算法工作流程: 首先构建FP树,利用它来挖掘频繁项集。构建FP树需要对原始树扫描两遍,第一遍对所有元素项出现 ...
一、FP-growth算法原理 FP-growth算法的核心思想是利用数据压缩和递归技术来高效地挖掘频繁项集。它首先通过扫描事务数据库,统计每个项的频率,并根据频率降序排序。然后,构建FP树,其中每个节点代表一个项,节点上的计数表示该项的频率。最后,通过递归地挖掘FP树,找出频繁项集。 二、FP-growth算法步骤 1. 构建频繁1...
FP Growth 算法是在不生成候选的情况下寻找频繁模式的方法。它构建了一个 FP Tree，而不是使用 Apriori 的生成和测试策略。FP Growth 算法的重点是对项目的路径进行碎片化并挖掘频繁模式。该方法比 Apriori 具有优势，因为它不需要扫描数据库来查找项集的支持。这是因为事务集会携带事务中每一项的出现次数（支持）...
FP—Growth算法 FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点: 第一,不产生候选集, 第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%, 用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显。
FP-Growth算法是一种基于频繁模式生长的关联规则挖掘算法。它通过构建频繁模式树(FP-tree)来压缩存储频繁项集,并利用频繁模式树进行关联规则的挖掘。FP-Growth算法采用了一种垂直数据格式,将数据集中的项按顺序排列,并利用项集的频率信息构建频繁模式树。在构建频繁模式树的过程中,FP-Growth算法会压缩树结构,去除冗余...