FPGrowth算法的核心思想是将数据集按照项目出现频率的降序排序,然后利用FP树结构来表示数据集。FP树是指通过链表相连的每个元素节点上,存储该元素在所有事务中出现的次数。FP树结构的节点分为两种类型:根节点和非根节点。非根节点表示元素项,每个非根节点保存了出现该元素项的事物集合,而根节点则不保存任何元素项。
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”或“面包”...
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,统计每个项的频率,并根据频率降序排序。然后,构建FP树,其中每个节点代表一个项,节点上的计数表示该项的频率。最后,通过递归地挖掘FP树,找出频繁项集。 二、FP-growth算法步骤 1. 构建频繁1项集:对事务数据库进行扫...
FP-growth算法是一种常用的关联规则学习算法,它能够高效地挖掘数据集中的频繁项集和关联规则。 FP-growth算法的核心思想是构建一种称为FP树(Frequent Pattern Tree)的数据结构来表示频繁项集,通过对FP树的构建和挖掘来找出频繁项集。 FP-growth算法的具体步骤如下: 构建FP树:首先遍历数据集,统计每个项的频次,并按...
用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显。 它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,特点是尽量把相同元素用一个节点表示,这样就大大减少了空间,和birch算法有类似的思想。还是以如下数据为例。 每一行表示一条交易,共有9行,既9笔交易,左边表示交易ID,右边表示商品名称。最小支持...
FP - growth算法。 核心思想:先把原始数据整理成一种叫FP树的特殊结构,这棵树保留了数据中项集之间的关联信息。然后从这棵树中直接挖掘出频繁项集,不用像Apriori那样多次扫描数据库和生成大量中间项集。比如还是超市的数据,FP - growth算法把顾客购买记录整理成FP树,从树里直接找频繁出现的商品组合。 优点:速度...
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 算法全称为 Frequent Pattern Growth，即频繁模式增长算法。它的核心思想是将数据集压缩成一棵频繁模式树（FP-tree），然后通过对这棵树进行挖掘来发现频繁模式。频繁模式是指在数据集中出现频率较高的模式。例如，在购物篮分析中，频繁模式可以是一组经常一起被购买的商品。支持度是衡量频繁模式的一个重要...
FP-Growth算法是一种基于频繁模式树(FP-Tree)的挖掘算法,它通过压缩数据和减少不必要的搜索来提高挖掘效率。该算法的核心思想是利用已有的频繁项集生成FP-Tree,然后从这个树中提取频繁项集。 接下来,我们将重点介绍最大频繁项集挖掘。最大频繁项集是指所有频繁项集中的最大者,即在不降低支持度的情况下不能再被...
FP-Growth算法的核心思想是使用紧凑的FP树来存储信息，通过两次扫描数据库并构建树，大大减少搜索空间，提高执行效率。FP树是一种特殊树形数据结构，存储事务数据库的压缩版本。每个节点表示项，存储在数据库中出现的次数。例如，{'牛奶', '面包'}在多个事务中出现，FP树中的路径为root -> 面包 -> ...