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:第一部分是一个项头表。里面记录了所
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.原理介绍 与Apriori算法相比,FP-Tree算法更进一步,通过将交易数据巧妙的构建出一颗FP树,然后在FP树中递归的对频繁项进行挖掘。FP-Tree算法仅仅需要两次扫描数据库,第一次是统计每个商品的频次,用于剔除不满足最低支持度的商品,然后排序得到FreqItems。第二次,扫描数据库构建FP树。还是以之前Apriori的例子来一步步...
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...
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相应的计数值,节点链接表用于存储FP树中相同项的节点链接关系。 FPTree算法的主要步...
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:
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。
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。我们还是以上一篇中用的数据集为例: 一、构造FpTree FpTree是一种树结构,树结构定义如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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 ...