FP-Growth算法的数学原理主要基于频繁项集的性质和前缀树的构建。通过构建FP树,算法能够有效地减少候选项集的数量,并利用条件模式基和条件FP树递归地挖掘频繁项集。 应用场景 FP-Growth算法在关联规则挖掘、市场篮子分析、推荐系统等领域有广泛应用。例如,在超市销售数据分析中,可以使用FP-Growth算法找出哪些商品经常一...
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。 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FP-growth算法是高效的。 FP算法发现频繁项集的过程是: (1)构建FP树; (2)从FP树中挖掘频繁项集 FP表...
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: ...
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...
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算法通过构建FP树并使用递归的方法挖掘频繁项集，避免了传统算法（如Apriori算法）中需要多次扫描数据集和生成候选项集的步骤，从而提高了挖掘效率。二、算法原理 1. 数据预处理：首先对数据集进行预处理，包括去除重复项、统计每个项的支持度，并按照支持度降序对项进行排序。2. 构建初始FP树：通过一次扫描...
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 算法简介 一种非常好的发现频繁项集算法。 基于Apriori算法构建,但是数据结构不同,使用叫做FP树的数据结构结构来存储集合。下面我们会介绍这种数据结构。 FP-growth 算法步骤 基于数据构建FP树 从FP树种挖掘频繁项集 FP树 介绍 FP树的节点结构如下: ...