fp-growth算法过程 FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的快速算法。它通过构建一个FP树来表示事务数据库,并利用树结构的特点来高效地发现频繁项集。本文将介绍FP-growth算法的具体过程。 1. 构建FP树 首先,遍历事务数据库,统计每个项的出现次数,得到项头表。然后,按照项头表的出现次数从大到小对数据库进行排序...
FP-growth算法挖掘僵尸主机 什么是FP-growth算法? FP-growth算法基于Apriori构建,但采用高级数据结构减少扫描次数,加快算法速度。 FP-growth算法发现频繁项集的基本过程如下: 构建FP树 从FP树中挖掘频繁项集 1.数据搜集和数据清洗 ip=ip1,ua=ua1,target=url1ip=ip2,ua=ua1,target=url1ip=ip3,ua=ua1,target...
常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下。 FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较...
fp-growth算法过程 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FP树来加速频繁项集的挖掘过程,相比于Apriori算法,FP-Growth算法具有更高的效率和更小的内存消耗。 1. 构建FP树 FP-Growth算法的第一步是构建FP树。FP树是一种基于前缀树的数据结构,用于存储频繁项集。构建FP树的过程如下: -...
在前面我们介绍了一种简单的挖掘商品关联性算法Apriori算法。今天要介绍的是更高效的FP-growth算法(FP指的是Frequent Pattern),它可以用到搜索词提醒,常用词,挖掘强关联性商品,商品推荐等领域上。挖掘商品关联系或者词语之间的关联性,需要做的事是构造各种商品组合然后分析出这种组合是否是高频率出现。Apriori算法每产...
在条件FP Tree上使用如下的算法进行挖掘: procedure FP_growth(Tree, α){ifTree 含单个路径P {for路径 P 中结点的每个组合(记作β){ 产生模式β ∪α,其支持度support=β中结点的最小支持度; } }else{foreach a i 在 Tree 的头部 { 产生一个模式β= ai ∪α,其支持度support =ai.support; ...
FP-growth算法的流程为:首先构造FP树,然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时,需要对数据集扫描两边,第一遍扫描用来统计频率,第二遍扫描至考虑频繁项集。下面举例对FP树加以说明。 假设存在的一个事务数据样例为,构建FP树的步骤如下: 结合Apriori算法中最小支持度的阈值,在此将最小支持度定义为3,结合上表中...
3 FP-Growth算法原理 3.1 FP树 FP树是一种存储数据的树结构，如下图所示，每一路分支表示数据集的一个项集，数字表示该元素在某分支中出现的次数 3.2 算法过程 1 构建FP树 遍历数据集获得每个元素项的出现次数，去掉不满足最小支持度的元素项构建FP树：读入每个项集并将其添加到一条已存在的路径中，若该...