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...
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...
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...
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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,...
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
4.FP-Tree 的优化 为了进一步提高FP-Tree 的性能,研究者们提出了许多优化方法。例如,可以使用压缩技术减小 FP-Tree 的存储空间;可以采用增量算法,对输入数据进行实时更新,减少 FP-Tree 的重建时间;还可以使用并行计算技术,提高 FP-Tree 的构建速度。 5.总结 FP-Tree 是一种高效的数据结构,可以快速地挖掘频繁项...
FP-Tree算法 FP-Tree 主讲人：徐永秀学号：2131002045 COMP5371 FP-Tree(不产生频繁候选集) FP-Tree增长算法的步骤：(1)建立FP-tree树 扫描数据库一次，找出频繁1-项集，按递减顺序排序。再一次扫描数据库，建立FP-tree。 (2)利用FP-tree挖掘频繁集 对于每一个项，先构造条件模式基，...