关键特点: 无需候选集生成:与Apriori算法不同,FP-Growth不需要生成候选集,从而减少了对内存的需求和计算量。 压缩的FP树结构:使用一种称为FP树(Frequent Pattern Tree)的数据结构来压缩数据库,便于快速挖掘频繁项集。 层级遍历:通过层级遍历FP树来挖掘频繁项集,而不是像Apriori算法那样需要多次扫描数据库。 增量...
FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录，使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录，而且该算法不需要生成候选集合，所以效率会比较高。FP-Growth算法的特点 相比Apriori算法需要多次扫描数据库，FPGrowth只需要对数据库扫描2次。第1次扫描事务数据库获得频繁1项集。第2次扫描建立一棵FP-Tree树。FP-Growth算法的...
FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,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,用31646条测试记录,最小支持度是2%,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,...
FP-Growth算法的目标是发现模式,其特点就是高效,因为可以通过设置发生频次直接过滤掉一些低频次的元素;而且秉承了和Apriori的思想,对于低频次的元素,其父级和子级的组合都是低频的。 FP-Growth利用的树结构;在发现模式的过程就是一个不断构建树的过程。其核心组成是两部分,一个就是FPTree,另外一个是headTable;我...
它不使用侯选集,直接压缩数据库成一个频繁模式树,最后通过这棵树生成关联规则。 算法的最大特点是不需要产生候选项集,大大提高了挖掘效率。FP-growth算法的基本思路FP树构造为了方便遍历FP树,为FP树创建一个项头表,项头表中每一行表示 【算法】FP-growth算法在法规清单关联规则挖掘中的应用 ...
一FPGrowth算法描述: FPGrowth算法 概念:支持度,置信度,提升度(Spark好像没有计算这个的函数,需要自己计算) 列子:假如10000个消费者购买了商品,尿布1000个,啤酒2000个,面包500个,同时购买了尿布和啤酒800个,同时购买了尿布和面包100个。 1)支持度:在所有项集中出现的可能性,项集同时含有,x与y的概率。是第一道...
本章节所介绍的算法FP-growth是一个非常好的频繁项集发现算法,比Apriori算法要快上很多。它基于Apriori构建,但使用了一些不同的技术,具体是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构,之后再挖掘频繁项集或者频繁项对,即常在一块出现的元素项的集合FP树。
而FPGrowth算法是数据挖掘中的一种频繁模式挖掘算法,它具有高效、快速的特点,是比Apriori算法更为先进的算法。 一、算法介绍 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...
由于Apriori算法的两大缺陷: 大量候选集问题 多次访问数据库 FP-Growth特点: 将代表频繁项集的数据库压缩成一棵频繁模式树 无候选集 只需两次访问数据库 从DB构建一个FP树 1. 扫描DB,导出频繁项集(1-项集) 2. 将频繁项降序排列 ,创建出项头表