构建FP-Tree FP-Tree算法的步骤 FP-Tree算法可以在不生成候选项的情况下,完成Apriori算法的功能。FP-Tree算法主要有两个步骤:一是利用事务数据库中的数据构造FP-Tree,二是从FP-Tree中挖掘频繁模式。其基本数据结构包含一个一棵FP树和一个项头表,每个项通过一个结点链指向它在树中出现的位置。其中,项头表需要按照
作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率。下面我们就对FP Tree算法做一个总结。1. FP Tree数据结构为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据...
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。
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...
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算法的实现 在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori,其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。于是人们提出了各种裁剪(prune)数据集的方法以减少I/O开支,韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。 名词约定 举个例子,设事务数据库为:
FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据。这个数据结构包括三部分,如下图所示: 1.项头表(线性结构):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。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次,因此排在第一位。 FP Tree(树结构):它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树。
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。
FPTree算法的主要步骤如下: 1.构建FP树:首先扫描事务数据库,统计每个项的频数,选择频繁项作为FP树的根节点,然后对每个事务按照频繁项的频数降序进行排序,构建FP树。 2.构建头指针表和节点链接表:遍历FP树的路径,统计每个项的出现次数,并将这些信息存储在头指针表中;同时,构建节点链接表,记录相同项的节点链接关系...