以下是FP-Growth算法的关键特点和工作原理: 关键特点: 无需候选集生成:与Apriori算法不同,FP-Growth不需要生成候选集,从而减少了对内存的需求和计算量。 压缩的FP树结构:使用一种称为FP树(Frequent Pattern Tree)的数据结构来压缩数据库,便于快速挖掘频繁项集。 层级遍历:通过层级遍历FP树来挖掘频繁项集,而不是...
FP-Growth算法以其高效的数据处理能力和可扩展性，在需要处理大规模数据集并快速挖掘频繁模式的场景中特别有用。通过实际应用和代码实现，FP-Growth算法帮助企业和研究者从复杂数据中提取有价值的信息，以支持决策制定。五、Python应用 在Python中，可以使用多种库来实现FP-Growth算法，例如`mlxtend`和`pyfpgrowth`。以...
步骤 1 — 转换数据集 正如您在上图中看到的，我们的数据集采用的结构中，交易 ID 会针对购买中的每个产品重复。在这里，我创建了一个新列表，按交易和产品分组。之后有必要应用“TransactionEncoder”函数，因为不可能将 FP Growth 算法直接拟合到交易列表上。您首先必须使用与 One-Hot 编码器相当的编码器对其进行...
一FP-growth算法 1.概述 FP-growth算法是基于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Apriori算法是高效的。其中算法发现频繁项集的过程是...
FP-Growth(Frequent Pattern Growth,频繁模式增长)算法是一种用于数据挖掘中频繁项集发现的有效方法。它是由Jian Pei,Jiawei Han和Runying Mao在2000年的论文中首次提出的。该算法主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘以及数据挖掘领域的其他相关应用。 什么是频繁项集?
一、FP-growth算法原理 FP-growth算法的核心思想是利用数据压缩和递归技术来高效地挖掘频繁项集。它首先通过扫描事务数据库,统计每个项的频率,并根据频率降序排序。然后,构建FP树,其中每个节点代表一个项,节点上的计数表示该项的频率。最后,通过递归地挖掘FP树,找出频繁项集。 二、FP-growth算法步骤 1. 构建频繁1...
一FP-growth算法 1.概述 FP-growth算法是基于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Apriori算法是高效的。其中算法发现频繁项集的过程是...
Apriori算法步骤: 1)扫描整个数据集,得到所有出现过的数据,作为候选频繁1项集,k=1 2)挖掘频繁k项集 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。如果得到的频繁k项集为空,或者得到的频繁k项集只有一项,算法结束,将之前得到的频繁项集作为结果输出 3) 基于...
FP-growth算法通过构建FP-tree来压缩事务数据库中的信息,从而更加有效地产生频繁项集。FP-tree其实是一棵前缀树,按支持度降序排列,支持度越高的频繁项离根节点越近,从而使得更多的频繁项可以共享前缀。 图2 事务型数据库 图2表示用于购物篮分析的事务型数据库。其中,a,b,...,p分别表示客户购买的物品。首先,对...