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: -...
本文将详细介绍FPGrowth算法的计算过程。 1. 构建FP树 FPGrowth算法的第一步是构建FP树。首先扫描事务数据库,统计每个项的频次,并按照频次从高到低对项进行排序。然后对于每个事务,根据项的排序顺序构建FP树。从根节点开始,依次将事务中的项添加到树中。如果树中已经存在该项,则增加该项的频次;否则,创建一个新...
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...
一.简介 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,...
FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree),但仍保留项集关联信息;该算法和Apriori算法最大的不同有两点:第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率。
FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree),但仍保留项集关联信息;该算法和Apriori算法最大的不同有两点:第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率。
('Null Set',1,None)# 第二次开始遍历数据集,创建FP-Growth树fortranSet,countindataSet.items():# 汇总单个样本数据集中的频繁项的频数localD={}foritemintranSet:ifiteminfreqItemSet:localD[item]=headerTable[item][0]# headerTable = {'元素':[count,None]...}# 当样本中的频繁项不为零时:iflen...
Apriori算法在进行迭代计算的时候会将大量的候选集放在内存中,而如今一般数据量都很大,服务器一般是吃不消的。此外频繁的进行读取数据库, 这会给系统I/O造成巨大压力,更不用说时间了。 而FP-Growth算法会把访问数据库的次数压缩到了2次,其实是采用了并行计算寻找频繁项集 ...