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...
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...
支持度和可信度是用来量化关联分析是否成功的方法 经典发现频繁项集算法:Apriori、FP-growth算法 FP-growth算法(Frequent Pattern growth) 优点: 一般快于Apriori 缺点: 实现比较困难,在某些数据集上性能会下降 适用数据类型:标称型数据 FP-growth算法工作流程: 首先构建FP树,利用它来挖掘频繁项集。构建FP树需要对原...
FP-growth 算法步骤 基于数据构建FP树 从FP树种挖掘频繁项集 FP树 介绍 FP树的节点结构如下: 代码语言:javascript 复制 classtreeNode:def__init__(self,nameValue,numOccur,parentNode):self.name=nameValue # 节点名称 self.count=numOccur # 节点出现次数 ...
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...
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...
第一个节点代表“空”，其他每个节点代表一个项目。由于所提出的算法是查找频繁项集，因此这种结构（FP-Tree）使其比 Apriori 更快。看下图。K、E、M、O 和 Y 是项目。你可以把它们想象成超市里的商品，比如黄油、面包、咖啡、大米和牛奶。前面的数字代表每件商品的出现频率，例如K出现在5次购买中。您可以...
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?
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。 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FP-growth算法是高效的。 FP算法发现频繁项集的过程是: ...