FP-Growth算法会把访问数据库的次数压缩到了2次,其实是采用了并行计算寻找频繁项集. 第一次扫描进行每个项的出现的次数,并进行排序。 第二次扫描结合第一次的排序结果构建FP-tree。 实例:设置【支持度,置信度】=【50%,60%】 数据为: 支持度转化为次数:3(一共有三个数据项)* 0.5 = 1.5 >=2 第一次扫描...
FP-growth算法由韩家炜[1]等人于2000年提出,其中FPTree是使得这一算法相比Aprioris等算法较为高效的关键数据结构,FPTree将数据库中的所有事务(Transactions)高度压缩成树的路径,所有的频繁项(Frequent Items, FIs)都成为树的一个节点,每个节点都拥有相应的计数,代表该FI在数据库中出现的次数,其中叶子节点的计数等于...
摘要 韩家炜教授等人提出FP-growth(Frequent Pattern growth)算法是频繁模式(Frequent Pattern, FP)挖掘领域的经典算法，其高效性能的背后是强大的信息压缩树——频繁模式树(Frequent Pattern Tree, FPTree)，但在构建FPTree的过程中很容易忽略一些关键的步骤，如正确的频繁模式顺序(Frequent Pattern Ordering,...