减少候选项集的数量 简化候选项集的⽀持度计算 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 ...
FPGROWTH算法的优缺点 1、FPGROWTH算法只需对事务数据库进行二次扫描,并且避免产生的大量候选集。 2、由于该算法要递归生成条件FP-tree,所以内存开销大,而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则。 总结
在Apriori 算法中,寻找频繁项集,需要对每一个可能的频繁项扫描一遍数据集计算支持度,计算量庞大。 在FP-growth 算法中,寻找频繁项集,只需要扫描两遍数据集,将数据存储在FP树的结构上,然后在FP树上挖掘频繁项集。 优点:速度一般要快于 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...
*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,会占用很多内存。2.构建FP-Tree是比较昂贵的。*适用...
通过这种方式,FP-Growth算法不仅大大减少了数据挖掘所需的时间和资源,还在频繁项集挖掘中设置了新的效率标准。 三、优缺点比较 FP-Growth算法在数据挖掘中有着广泛的应用,特别是在频繁项集和关联规则挖掘方面。然而,像所有算法一样,FP-Growth也有其优点和缺点。本节将详细探讨这些方面。
第一,FP-growth算法只能用来发现频繁项集,不能用来寻找关联规则。 第二,FP-growth算法发现频繁集的效率比较高,Apriori算法要对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集来判定是否频繁,FP-growth算法只需要对数据集进行两次扫描。这种算法的执行速度要快于Apriori,通常性能要好两个数量级以上。
利用上面的算法流程,可以在对事务数据集进行一次FP树构建之后,高效地挖掘频繁项集。 三、FP-growth算法优缺点 在频繁项集挖掘中,FP-growth算法相比于其他算法具有以下优点: 1. 高效:由于FP-growth算法使用FP树存储数据,相比于Apriori算法来说,不需要生成候选项集,所以在内存使用和执行时间方面都有很大的优势。 2....
摘要韩家炜教授等人提出FP-growth(Frequent Pattern growth)算法是频繁模式(Frequent Pattern, FP)挖掘领域的经典算法,其高效性能的背后是强大的信息压缩树——频繁模式树(Frequent Pattern Tree, FPTree),但在构建FPTree的过程中很容易忽略一些关键的步骤,如正确的频繁模式顺序(Frequent Pattern Ordering, FPO)和排序结果...