分类：FP-Growth算法

2021
09-19

FP-growth算法发现频繁项集——发现频繁项集

FP-growth算法发现频繁项集——发现频繁项集 目录抽取条件模式基创建条件FP树总结上篇介绍了如何构建FP树，FP树的每条路径都满足最小支持度，我们需要做的是在一条路径上寻找到更多的关联关系。抽取条件模式基首先从FP树头指针表中的单个频繁元素项开始。对于每一个元素项，获得其对应的条件模式基（conditionalpatternbase)，单个元素项的条件模式基也就是元素项的关键字。条件模式基是以所查找元素项为结尾的路径集合。每一条路径其实都是一条前辍路径（perfixpath）。简... 继续阅读 >
2021
09-19

FP-growth算法发现频繁项集——构建FP树

FP-growth算法发现频繁项集——构建FP树 目录FP树表示法构建FP树项的顺序对FP树的影响总结FP代表频繁模式（FrequentPattern)，算法主要分为两个步骤：FP-tree构建、挖掘频繁项集。FP树表示法FP树通过逐个读入事务，并把事务映射到FP树中的一条路径来构造。由于不同的事务可能会有若干个相同的项，因此它们的路径可能部分重叠。路径相互重叠越多，使用FP树结构获得的压缩效果越好；如果FP树足够小，能够存放在内存中，就可以直接从这个内存中的结构提取频繁项集，而不... 继续阅读 >
2021
09-18

FP-Growth算法的Java实现+具体实现思路+代码

目录FP-Growth算法的Java实现第一次扫描代码第二次扫描挖掘频繁项集总结FP-Growth算法原理其他大佬的讲解FP-Growth算法详解FP-Growth算法的Java实现这篇文章重点讲一下实现。如果看了上述给的讲解，可知，需要两次扫描来构建FP树第一次扫描第一次扫描，过滤掉所有不满足最小支持度的项；对于满足最小支持度的项，按照全局支持度降序排序。按照这个需求，可能的难点为如何按照全局支持度对每个事务中的item排序。我的实现思路扫... 继续阅读 >