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. 易于实现:由于FP-growth算法的实现过程相对简单,所以易于实现。 3. 适用于大规模数据集:由于FP-growth算法的高效性,它可以快速处理大规模数据集。 FP-growth算法还有以下一...
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...
FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的有效算法。它是基于Apriori算法的一种改进,通过构建频繁模式树来提高算法的效率。本文将介绍FP-growth算法的原理、步骤以及应用场景。 一、FP-growth算法原理 FP-growth算法的核心是构建频繁模式树(FP-tree),然后通过对FP-tree进行递归处理,找出所有的频繁项集。 1. 构建FP-...
FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的数据挖掘算法。它通过构建一种称为FP树的数据结构来高效地发现频繁项集。本文将介绍FP-growth算法的原理和步骤,并解释如何利用该算法进行频繁项集挖掘。 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...
二、算法原理 FP-Growth算法的核心思想是使用一种叫做“FP树(Frequent Pattern Tree)”的紧凑数据结构来存储频繁项集信息。这个数据结构能够大大减少需要遍历的搜索空间,从而提高算法的执行效率。 FP树的结构 FP树是一种特殊类型的树形数据结构,用于存储一组事务数据库的压缩版本。树中每一个节点表示一个项(如“牛奶...
FP-growth算法是基于Apriori原理的,通过将数据集存储在FP(Frequent Pattern)树上发现频繁项集,但不能发现数据之间的关联规则。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,所以说Apriori算法是高效的。其中算法发现频繁项集的过程是: ...
FP-growth算法是一种用于挖掘频繁模式的高效数据挖掘技术。其基本思想是通过迭代地构建和投影FP-tree来发现频繁项集。FP-tree，全称为频繁模式树，是算法的核心数据结构。首先，对于每个被识别为频繁的项，会构建一个条件投影数据库，这是为了筛选出与该项相关的数据。然后，基于这些数据，一个新的FP-...
FP-Growth算法的原理 发现频繁项集降序排序 重新排序 Step2:对每一条数据记录，按照F1重新排序。建立FP树Step3：把第二步重新排序后的记录，插入到fp-tree中 Step3.1：插入第一条（第一步有一个虚的根节点 Step3.2：插入第二条。根结点不管，然后插入薯片，在step3.1的基础上+1，则记为2；同理鸡蛋记为2...