相对地,FP-Growth算法通常只需要两次扫描,大大提高了效率。 2. 内存利用 内存利用是通过使用FP树,FP-Growth算法优化了存储需求,因为它压缩了事务数据,仅保存了有效信息。 例子: 如果原始数据包括了数百个商品和数万条事务,用传统的方法储存可能会占用大量内存。但是FP-Growth通过构建FP树,能够以更紧凑的形式存储这...
FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次,所以速度更快。 FP树将集合按照支持度降序排序,不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间,使得数据得到了压缩。 不需要生成候选集。 比Apriori更快。 缺点: FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值,会占用很多内存。 构建FP-Tree是比较昂贵的。 适用数据类型:标称型数据(...
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...
FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点:第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%,用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显。它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,...
一.简介 常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,...
1. Apriori和FPGrowht算法的特点 FP-Growth算法概述 FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。 FP-Growth算法的特点 相比Apriori算法需要多次扫描数据库,FPGrowth只需要对数据库扫描2次。
参数敏感性是指算法性能可能会受到支持度阈值等参数的影响。 例子: 如果设置的支持度阈值过低,可能会生成大量不太有用的频繁项集;反之,过高的阈值可能会遗漏重要的模式。 通过理解FP-Growth算法的这些优缺点,我们可以更加明智地决定何时使用这个算法,以及如何优化其参数以获得最佳性能。
FPGROWTH算法 Apriori的挑战及改进⽅案 挑战 多次数据库扫描 巨⼤数量的候补项集 繁琐的⽀持度计算 改善Apriori: 基本想法 减少扫描数据库的次数 减少候选项集的数量 简化候选项集的⽀持度计算 FPGROWTH算法优点 相⽐Apriori算法需要多次扫描数据库，FPGrowth只需要对数据库...
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算法原理 FP-growth算法的核心是构建频繁模式树(FP-tree),然后通过对FP-tree进行递归处理,找出所有的频繁项集。 1. 构建FP-tree 对数据集进行扫描,统计每个项的出现频次,并按照频次降序排序。然后,根据排序后的项集构建FP-tree。FP-tree是一种有效的数据结构,用于存储频繁项集的模式信息。 2. 构...