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: -...
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...
FP-growth算法的流程为:首先构造FP树,然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时,需要对数据集扫描两边,第一遍扫描用来统计频率,第二遍扫描至考虑频繁项集。下面举例对FP树加以说明。 假设存在的一个事务数据样例为,构建FP树的步骤如下: 结合Apriori算法中最小支持度的阈值,在此将最小支持度定义为3,结合上表中...
Fpgrowth算法又叫fp tree,通俗来讲是计算特征之间关联程度的,Fp树是其核心 FP树(Frequent Pattern Tree)是一种用于高效挖掘频繁项集的数据结构。它通过将事务数据集转换为一棵树形结构来实现,其中每个节点表示一个项,每个路径表示一个事务。 如下图,事物就是列,项就是行数据,更通俗的理解就是事物大概对应的就...
FP-growth算法需要对原始训练集扫描两遍以构建FP树。 第一次扫描,过滤掉所有不满足最小支持度的项;对于满足最小支持度的项,按照全局最小支持度排序,在此基础上,为了处理方便,也可以按照项的关键字再次排序。 第一次扫描的后的结果 第二次扫描,构造FP树。
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...
算法发现频繁项集的过程是: (1)构建FP树; (2)从FP树中挖掘频繁项集。 FP-Growth算法一般包含三部分 : 第一部分是一个项头表。里面记录了所有的1项频繁集出现的次数,按照次数降序排列。 第二部分是FP树,它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树。 第三部分是节点链表。所有项头表里的1项频繁集都是...
*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。*缺点:1.FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值,会占用很多内存。2.构建FP-Tree是比较昂贵的。*适用...
二、FP-growth算法步骤 1. 构建频繁1项集:对事务数据库进行扫描,统计每个项的频率,并根据频率降序排序,得到频繁1项集。 2. 构建FP树:对于每个事务,按照频繁1项集的顺序,将事务中的项插入FP树中。如果树中已经存在相同的项,则增加其计数;否则,在树中新增一个节点。构建FP树的过程可以通过递归实现。 3. 构建...