一.构造FP 树,规则:按照支持度降序顺着根节点排下,以便于频繁项的共享 二.对构造好的fp—tree 进行投影,投影过程:从底层p节点开始递归,遍历所有候选项,删除非频繁项,如定阈值为1,从、删除支持度小于1的项。 一、FP-tree的生成方法 支持度对频繁项进行排序是本算法的关键。第一点,通过将支持度高的项排在前...
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...
1.给定如下表 所示的一个事务数据库,画出FP-tree树的生成过程。 100 BCDE 200 ACE 300 ABCE 400 CDEF 500 ABCDEF 答: 扫描(出现次数): 设最小支持度:Supportmin=3; F-List降序排序: CEABD 重写: 2.结合下面的例子给出KNN算法的步骤 如图所示,有两类数据,分别是蓝色方块和红色三角形,现在,我们在图正...
FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理,他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题,而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后,产生关联规则的步骤还是和...
在数据挖掘中,FP树(Frequent Pattern Tree)是一种高效的数据结构,用于存储频繁项集的信息。构建FP树的过程主要分为两个阶段:频繁项集的发现和FP树的构建。 第一步是从数据库中识别频繁项集。首先,需要扫描数据库,计算每个项的支持度,即在所有事务中出现的频率。支持度高于用户设定的最小支持度阈值的项被视为频...
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。 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。由于不同的事务可能会有若干个相同的项,因此它们的路径可能部分重叠。路径相互重叠越多,使用FP树结构获得的压缩效果越好;如果FP树足够小,能够存放在...
最终的结果如下:(输出的FP树和头指针表) FP-growth算法 - Step 2:生成频繁项集 输入 FP树:PF Tree 头指针表: header Table 最小支持度 前缀项集: 初始值为Empty List (输出) 频繁项集List: 初始值为Empty List (输出) 输出 无 逻辑过程 代码语言:javascript ...
FP树算法(Frequent Pattern Tree)是一种用于挖掘频繁模式的数据挖掘算法,常用于关联规则挖掘。它通过构建FP树来表示事务数据库中的频繁模式,并利用树的结构来高效地发现频繁模式。 FP树算法的主要步骤如下: 构建频繁1项集:扫描事务数据库,统计每个单个项的出现频率,并筛选出满足最小支持度阈值的频繁1项集。 构建FP...
通过FP-tree树,我们可以高效地进行频繁模式挖掘,因为FP-tree树已经对频繁项集进行了压缩表示。在频繁模式挖掘中,通常使用FP-growth算法,该算法通过递归地构建条件FP-tree树,逐步挖掘出所有的频繁项集。FP-growth算法的核心思想是利用FP-tree树的压缩表示,避免了生成候选项集的过程,从而提高了频繁模式挖掘的效率。