FPGROWTH算法优点 相比Apriori算法需要多次扫描数据库,FPGrowth只需要对数据库扫描2次。 第1次扫描获得当个项目的频率,去掉不满足支持度要求的项,并对剩下的项排序。 第2次扫描建立一颗FP-Tree树。 FPGROWTH算法 事务数据库 第一步、构造FP-tree 第二步、FP-growth FPGROWTH算法的优缺点 1、FPGROWTH算法只需对...
相对地,FP-Growth算法通常只需要两次扫描,大大提高了效率。 2. 内存利用 内存利用是通过使用FP树,FP-Growth算法优化了存储需求,因为它压缩了事务数据,仅保存了有效信息。 例子: 如果原始数据包括了数百个商品和数万条事务,用传统的方法储存可能会占用大量内存。但是FP-Growth通过构建FP树,能够以更紧凑的形式存储这...
而FP-Growth算法在进行频繁模式挖掘时,只需要对数据库进行两次扫描,并且不会产生候选项集。它的效率相比于Apriori算法有很大的提高。 优点: FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次,所以速度更快。 FP树将集合按照支持度降序排序,不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间,使得数据得到了压缩。 不需要生成候选集。
内存利用是通过使用FP树,FP-Growth算法优化了存储需求,因为它压缩了事务数据,仅保存了有效信息。 例子: 如果原始数据包括了数百个商品和数万条事务,用传统的方法储存可能会占用大量内存。但是FP-Growth通过构建FP树,能够以更紧凑的形式存储这些信息。 3. 可扩展性 ...
1. 效率：FP-Growth算法显著提高了效率，通常只需要两次扫描数据库即可找到所有频繁项集，与Apriori算法相比，大大减少了扫描次数。2. 内存利用：通过使用FP树，该算法优化了存储需求，压缩了事务数据，仅保存有效信息，从而减少了内存占用。适用于处理大规模数据集，尤其在内存有限的情况下。它通过FP-Tree结构和递归...
FP-growth 算法优缺点: 代码语言:javascript 复制 *优点:1.因为FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次,所以速度更快。2.FP树将集合按照支持度降序排序,不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间,使得数据得到了压缩。3.不需要生成候选集。4.比Apriori更快。*缺点:1.FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值,会...
优化:条件FP树 为了进一步提高效率,FP-Growth算法使用了一种称为条件FP树(Conditional FP-Tree)的技术。这是基于现有FP树生成的新FP树,但只考虑某一个或几个特定项。 例如,如果我们只关心包含“牛奶”的事务,可以构建一个只包含“牛奶”的条件FP树。这个子树会忽略所有不包含“牛奶”的事务和项,从而减少需要处理...
在Python中应用FP Growth 算法 现在，让我们以 Kaggle的数据集为例，看看如何在某些步骤中应用该算法。步骤 1 — 转换数据集 正如您在上图中看到的，我们的数据集采用的结构中，交易 ID 会针对购买中的每个产品重复。在这里，我创建了一个新列表，按交易和产品分组。之后有必要应用“TransactionEncoder”函数，因为...
FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。我们还是以上一篇中用的数据集为例: 一、构造FpTree FpTree是一种树结构,树结构定义如下: publicclassFpNode { String idName;// id号List<FpNode> children;// 孩子结点...