从FP树中递归地挖掘频繁项集。这个过程通常从支持度最低的频繁项开始,逐步向上挖掘。 对于每个频繁项,构建条件模式基(即该项的前缀路径),然后基于这些条件模式基构建条件FP树。 递归地挖掘条件FP树,直到无法找到更多的频繁项集。 FP-Growth算法的优点 高效性:FP-Growth算法不需要生成候选集,因此在大规模数据集上比...
条件FP树:以条件模式基为数据集构造的FP树叫做条件FP树。 FP-growth 算法优缺点: 代码语言:javascript 复制 *优点:1.因为FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次,所以速度更快。2.FP树将集合按照支持度降序排序,不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间,使得数据得到了压缩。3.不需要生成候选集。4.比Apriori更快。
最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集。 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集。但不能用于发现关联规则。 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则。 FP代表频繁模式(Frequent Patt...
FP-growth算法虽然能高效地发现频繁项集,但是不能用于发现关联规则。FP-growth算法的执行速度快于Apriori算法,通常性能要好两个数量级以上。 FP-growth算法只需要对数据集扫描两次,它发现频繁项集的过程如下: 构建FP树 从FP树中挖掘频繁项集 1. 构建FP树 步骤: 扫描数据集,对所有元素项的出现次数进行计数,去掉不...
FP-growth 算法步骤: 基于数据构建 FP 树 从FP 树种挖掘频繁项集 1. FP 树:用于编码数据集的有效方式# FP-growth算法将数据存储在一种称为 FP 树的紧凑数据结构中。FP 代表频繁模式(Frequent Pattern)。FP 树通过链接 link 来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表。下图给出了一个 FP 树的例子...
频繁项集算法的主要目标是从数据集中发现频繁项集,即在数据集中频繁出现的项的组合,这些频繁项集可以用于生成有意义的关联规则,常用的频繁项集算法包括Apriori算法和FP-Growth算法 频繁项集的评估标准支持度是…
1. 效率：FP-Growth算法显著提高了效率，通常只需要两次扫描数据库即可找到所有频繁项集，与Apriori算法相比，大大减少了扫描次数。2. 内存利用：通过使用FP树，该算法优化了存储需求，压缩了事务数据，仅保存有效信息，从而减少了内存占用。适用于处理大规模数据集，尤其在内存有限的情况下。它通过FP-Tree结构和递归...
将FP-Growth节点添加到实验后,可通过右侧的”配置项目“页面,对FP-Growth节点进行设置。 【最小支持数】对于样本量较大数据集,建议:最小支持数/事务标识总量(支持度)>0.5%,例如,事务标识总量=10000,最小支持数建议大于50。取值范围大于等于1的整数。 【最大置信度】取值范围(0,1]。 【事务标识】事务主体标识...
1.1 FPGrowth算法核心思想 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...
本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法。 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集。因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位。 FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信息以及对应的支持度信息...