FP-Tree算法可以在不生成候选项的情况下,完成Apriori算法的功能。FP-Tree算法主要有两个步骤:一是利用事务数据库中的数据构造FP-Tree,二是从FP-Tree中挖掘频繁模式。其基本数据结构包含一个一棵FP树和一个项头表,每个项通过一个结点链指向它在树中出现的位置。其中,项头表需要按照支持度递减排序,在FP-Tree中高...
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...
由于banana是频繁项,我们递归地构建其子节点的FP-tree。将banana的子节点orange和grape添加到树中。由于它们都是频繁项,我们递归地构建其子节点的FP-tree。由于它们没有子节点,我们结束递归。 将其他项添加到树中,由于它们都是非频繁项,我们直接结束递归。 当所有项都被处理后,FP-tree构建完成。 现在我们已经构建...
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: A E F G A F G A B E F G E
算法详解 基本步骤: 1 扫描一次事物集,找出频繁1项集,并按频度降序排列得到列表L。 2 基于L,再扫描一次事务集,对每个原事务进行处理:删去不在L中的项,并按照L中的顺序排列,得到修改后的事务集T’。 3 构造FP树 4在FP树上递归地找出所有频繁项集 注1:左边就是数据,其中a b c d都是表示特征,项就是这...
FP-tree算法,又称为FP-growth算法,它是基于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,所以说该算法是高效的。其中算法发现频繁项集的过程是: ...
在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈。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。
FP-Tree算法第一步:扫描事务数据库,每项商品按频数递减排序,并删除频数小于最小支持度MinSup的商品。(第一次扫描数据库) 薯片:7鸡蛋:7面包:7牛奶:6啤酒:4 (这里我们令MinSup=3) 以上结果就是频繁1项集,记为F1。 第二步:对于每一条购买记录,按照F1中的顺序重新排序。(第二次也是最后一次扫描数据库)薯片,...
FP-Tree是一种用于频繁项集挖掘的数据结构,它通过压缩数据和重新组织数据的方式来提高频繁项集挖掘的效率。频繁项集是指在数据集中出现频率大于等于最小支持度的项集。最大频繁项集是指包含的元素个数最多的频繁项集。基于FP-Tree的最大频繁项集挖掘及更新算法是一种有效的频繁项集挖掘方法,它能够在大数据集上快...