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 Tree算法改进了Apriori算法的I/O瓶颈,巧妙的利用了树结构,这让我们想起了BIRCH聚类,BIRCH聚类也是巧妙的利用了树结构来提高算法运行速度。利用内存数据结构以空间换时间是常用的提高算法运行时间瓶颈的办法。 在实践中,FP Tree算法是可以用于生产环境的关联算法,而Apriori算法则做为先驱,起着关联算法指明灯的作用。
本文将介绍FPTree算法的原理,并使用一个例题来说明其应用。 一、FPTree算法简介 FPTree算法是对Apriori算法的改进和优化。它通过将频繁模式存储在内存中的树状结构FPTree中,避免了多次扫描事务数据库的开销,提高了挖掘频繁模式的效率。 FPTree由两部分组成:头指针表和节点链接表。头指针表用于存储频繁项的头指针和...
二、关联规则挖掘推论(Apriori 算法) 2.1 关联规则挖掘方法: 2.3 FP-growth 三、FP-growth原理 3.1 生成项头表 3.2 生成FP tree以及节点链表 3.3 挖掘过程 ...
FP-tree算法,又称为FP-growth算法,它是基于Apriori原理的,通过将数据集存储在FP(Frequent Pattern)树上发现频繁项集,但不能发现数据之间的关联规则。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集,所以说该算法是高效的。其中算法发现频繁项集的过程是: ...
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...
Apriori算法 核心:通过限制候选产生发现频繁项集。 步骤: 1)通过扫描数据库,累计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合,该集合记为L1 2)使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3... 3)直到不能再找到频繁 k 项集。 那么,如何利用Lk−1找到Lk呢?可以分为两步:连接步和剪枝步 ...
FP-Tree算法第一步:扫描事务数据库,每项商品按频数递减排序,并删除频数小于最小支持度MinSup的商品。(第一次扫描数据库) 薯片:7鸡蛋:7面包:7牛奶:6啤酒:4 (这里我们令MinSup=3) 以上结果就是频繁1项集,记为F1。 第二步:对于每一条购买记录,按照F1中的顺序重新排序。(第二次也是最后一次扫描数据库) ...
1算法描述 频繁模式增长算法(Frequent-pattern growth, FP-Growth)是一种挖掘频繁项集的方法。 FP-Growth算法采用分治策略,将提供频繁项集的数据库压缩到一颗频繁模式树(Frequent-pattern tree, FP-tree)上,但仍保留项集的关联信息,通过不断地迭代FP-tree的构造和投影过程来发现频繁模式。