可以在构建FP-Tree之前就把CPB中低于minSuport的项目删掉,也可以先不删,而是在构建FP-Tree的过程当中如果遇到低于minSuport的项目不把它插入到FP-Tree中就可以了。FP-Tree算法之所以高效,就是因为它在每次FPGrowth递归时都对数据进行了这种裁剪。 没必要每次FPGrowth递归时都把CPB中的事务按F1做一次重排序,只需要第...
然后是3,条件模式基为{2(2),1(2)}、{2(2)}、{1(2)} 由于该条件FP-Tree不是单路径,所以应该遍历该项头表,即从1开始,此时后缀为3 遍历时,首先将项头表的1与其前一次后缀连接,得到一个频繁项集{1(4),3(4)},支持度计数为1在树中出现的总次数,1-频繁项集也是如此得到,因为那时前一次后缀为空; ...
•(1)一般要快于Apriori算法；•(2)不产生候选集；•(3)只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。•缺点：实现比较困难，在某些数据集上性能会下降。•算法的应用场景 •FP-Tree算法适用于离散型数据，其的特点是尽量把相同元素用一个节点表示，FP-Tree算法的关联挖掘就是从大量数据中发现项集之间的...
fp = open('00-test.txt', 'ab+') # 判断是否可读 if fp.readable(): # 读取指定长度内容 # print(fp.read(5)) # print(fp.read(5)) # 读取全部内容 # print(fp.read()) # 读取一行内容 # print(fp.readline(), end='') # print(fp.readline()) # 读取所有的行,得到一个列表,每个元素...
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FP-Tree算法的实现 2014-10-09 21:06 −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。 支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法,频繁...
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) ...
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) ...
FP-growth挖掘算法 步骤一 扫描数据库,扫描数据库一次,得到频繁1-项集,把项按支持度递减排序,再一次扫描数据库,建立FP-tree 步骤二 对每个项,生成它的 条件模式库 步骤三 用条件模式库构造对应的条件FP-tree,递归构造条件 FP-trees 同时增长其包含的频繁集,如果条件FP-tree直包含一个路径,则直接生成所包含的频...
基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现package edu.test.ch8;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class Item implements Comparable { pr...