序言

FP-growth(Frequent Pattern Tree, 频繁模式树),是韩家炜老师提出的挖掘频繁项集的方法,是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构之后发现频繁项集或频繁项对,即常在一块出现的元素项的集合FP树。
FP-growth算法比Apriori算法效率更高,在整个算法执行过程中,只需遍历数据集2次,就能够完成频繁模式发现,其发现频繁项集的基本过程如下:
(1)构建FP树
(2)从FP树中挖掘频繁项集
FP-growth的一般流程如下:
1:先扫描一遍数据集,得到频繁项为1的项目集,定义最小支持度(项目出现最少次数),删除那些小于最小支持度的项目,然后将原始数据集中的条目按项目集中降序进行排列。
2:第二次扫描,创建项头表(从上往下降序),以及FP树。
3:对于每个项目(可以按照从下往上的顺序)找到其条件模式基(CPB,conditional patten base),递归调用树结构,删除小于最小支持度的项。如果最终呈现单一路径的树结构,则直接列举所有组合;非单一路径的则继续调用树结构,直到形成单一路径即可。

内容

构建FP树:

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