FP-growth算法是一种用于挖掘频繁模式的高效数据挖掘技术。其基本思想是通过迭代地构建和投影FP-tree来发现频繁项集。FP-tree，全称为频繁模式树，是算法的核心数据结构。首先，对于每个被识别为频繁的项，会构建一个条件投影数据库，这是为了筛选出与该项相关的数据。然后，基于这些数据，一个新的FP-tre...
FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树,然后从FP树上发现频繁项集。 FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快,一般能够提高两个数量级,因为它只需要遍历两遍数据库,它的过程分为两步: 1.构建FP树 2.利用FP树发现频繁项集 二.FP树 FP树它的形状与普通的树类似,树中的节点记录了一个项和在此路...
关联规则挖掘FP-growth算法,是通过遍历上面构造的整个事务数据库的频繁模式树来生成频繁项集。FP-growth算法基本思想描述如下: 第一步:构造整个事务数据库的FP-tree 关于FP-tree的构造可以参考前面的文章 FP- tree的数据结构及其构造 。这里假设已经能够构造出FP-tree,接着就是在整个事务数据库对应的FP-tree的基础上...
基本思路：不断地迭代FP-tree 的构造和投影过程算法描述如下：1、对于每个频繁项，构造它的条件投影数据库和投影FP-tree。2、对每个新构建的FP-tree重复这个过程，直到构造的新FP-tree为空，或者只包含一条路径。3、当构造的FP-tree为空时，其前缀即为频繁模式；当只包含一条路径时，通过枚举所有可能...
简述贪心算法的基本思想? 点击查看答案 第4题 以下关于FP-Growth算法表述不正确的有 ( )。 A.FP-growth算法是对Apriori算法的改进 B.FP-growth算法不需要产生候选集 C.FP-growth算法将数据库压缩成一棵频繁模式树,但保留关联信息 D.FP-growth只需要一次遍历数据,大大提高了效率 ...