这里需要决定在 FP Growth 函数中传递的项目的最小支持度。这一步很重要，因为涉及到业务的知识以及来自业务的数据库。例如，我使用的数据集有很多产品，那么它们的频率就会更加分散，因此我使用最小支持度为0.01。第 3 步 — 计算并打印关联规则 在此步骤中，我们将在上一步中创建的数据帧中应用 FP 算法，为...
frequent_itemsets=fpgrowth(df,min_support=0.2,use_colnames=True)print(frequent_itemsets) 这里使用了mlxtend库中的fpgrowth函数来执行FP-Growth算法。首先,将事务数据集转换为布尔矩阵表示,然后调用fpgrowth函数来寻找指定最小支持度阈值的频繁项集。 另外,如果你想使用自己实现的FP-Growth算法,可以参考相关的开源实...
1、项与项集 其实FPGrowth关联规则解决的问题很简单,就是研究项集中元素组合的最大出现概率~ 项:{“啤酒”} 项集:{“啤酒”,“尿布”} 2、关联规则 X的发生,伴随着Y的发生 购买尿布的消费者往往会购买啤酒 关联的强度用3个概念度量,分别是支持度、置信度、提升度 3、支持度 项集中同时出现X和Y的可能性 ...
可信度或者置信度: 针对诸如:{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义,这条规则的可信度被定义为: “支持度({尿布, 葡萄酒})/支持度({尿布})” 支持度和可信度是用来量化关联分析是否成功的方法 经典发现频繁项集算法:Apriori、FP-growth算法 FP-growth算法(Frequent Pattern growth) 优点: 一般快于Apriori 缺点:...
这是我们的数据库的示例(完整的文件有3,785行(每个供应商一个)): 关联规则挖掘是计算机科学中的一个巨大领域–在过去的二十年中,已经发表了数百篇论文。 我运行的FP-Growth算法的最小允许支持为40,最小允许置信度为0.1。该算法学习了12,364条规则。 **...
FP-growth算法通过构建FP-tree来压缩事务数据库中的信息,从而更加有效地产生频繁项集。FP-tree其实是一棵前缀树,按支持度降序排列,支持度越高的频繁项离根节点越近,从而使得更多的频繁项可以共享前缀。 图2 事务型数据库 图2表示用于购物篮分析的事务型数据库。其中,a,b,...,p分别表示客户购买的物品。首先,对...
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,效率较高。 FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建、挖掘频繁项集。 二.算法流程 1.FP树表示法 FP树通过逐个读入事务,并把事务映射到FP树中的一条路径来构造。由于不同的...
FP-Growth算法更进一步,通过将交易数据巧妙的构建出一颗FP树,然后在FP树中递归的对频繁项进行挖掘。 FP-Growth算法仅仅需要两次扫描数据库,第一次是统计每个商品的频次,用于剔除不满足最低支持度的商品,然后排序得到FreqItems。第二次,扫描数据库构建FP树。
FPGrowth算法是一种关联分析算法,用于发现频繁项集和关联规则。以下是FPGrowth算法在关联规则挖掘中涉及的一些关键指标: 1.支持度(Support): o定义:在所有项集中{x,y}出现的可能性,即项集中同时出现含有x和y的概率。 o作用:作为建立强关联规则的第一个门槛,衡量了所考察关联规则在“量”上的多少。 2.置信度(...
(关联规则的强度) 支持度:集合X和Y在同一个事务出现的次数/总事务数 置信度:集合X和Y在同一个事务出现的次数/X实物出现的次数 关联规则挖掘:找出一个事务数据集来大于最小的支持度和置信度 Apriori和FP-Growth算法 Apriori优点:效率快 FP-Growth优点:精准...