算法实现: /** * FPGrowth算法的主要思想: * 1. 构造频繁1项集:遍历初始数据集构造频繁1项集,并作为项头表,建立将指向fpTree节点对应元素的引用 * 2. 构造FPTree:再次遍历初始数据集,对于每一条事务中的元素,根据频繁1项集中元素的顺序排序, * 由此建立FPTree,记录每条事务的节点在同一条路径上出再的节点次数; * 3. 逆序遍历在步骤1中构造的项头表,根据其提供的引用指针,找出fpTree中由该节点到根节点的路径, * 即生成每个频繁元素的条件模式基 *

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c

•1.关联分析概念 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系. ​ •定义:1.事务:每一条交易称为一个事务,如上图包含5个事务.2.项:交易的每一个物品称为一个项,例如豆奶,啤酒等. 3.项集:包含零个或多个项的集合叫做项集,例如{尿布,啤酒}.4.k−项集:包含k个项的项集叫做k-项集,例如 {豆奶,橙汁}叫做2-项集.5.支持度计数:一个项集出现在几个事务当中,它的支持度计数就是几.例如{尿布, 啤酒}出现在事务002.003和005中,所以           它的支持度计

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国

第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则.本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集. FP-growth 算法简介 一种非常好的发现频繁项集算法. 基于Apriori算法构建,但是数据结构不同,使用叫做 FP树 的数据结构结构来存储集合.下面我们会介绍这种数据结构. FP-growth 算法步骤 基于数据构建FP树 从FP树种挖掘频繁项集

数据挖掘进阶之关联规则挖掘FP-Growth算法 绪 近期在写论文方面涉及到了数据挖掘,需要通过数据挖掘方法实现软件与用户间交互模式的获取.分析与分类研究.主要涉及到关联规则与序列模式挖掘两块.关联规则挖掘使用基于有趣性度量标准的FP-Growth算法,序列模式挖掘使用基于有趣性度量标准的GSP算法.若想实现以上优化算法,首先必须了解其基本算法,并编程实现.关键点还是在于理解算法思想,只有懂得了算法思想,对其进行优化操作易如反掌.源代码方面,其实是自己从网络中查找并进行阅读,在理解的基础上进行优

1 关联分析 无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题. 2 Apriori算法   频繁项集即出现次数多的数据集   支持度就是几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重.或者说几个数据关联出现的概率.   置信度体现了一个数据出现后,另一个数据出现的概率,或者说数据的条件概率   提升度表示含有Y的条件下,同时含有X的概率,与X总体发生的概率之比   Apriori算法采用了迭代的方法,先搜索出候选1项集及对应的支持度,

本文参考韩家炜<数据挖掘-概念与技术>一书第六章,前提条件要理解 apriori算法. 另外一篇写得较好的文章在此推荐: http://hi.baidu.com/nefzpohtpndhovr/item/9d5c371ba2dbdc0ed1d66dca 0.实验数据集: user2items.csv  I1,I2,I5 I2,I4 I2,I3 I1,I2,I4 I1,I3 I2,I3 I1,I3 I1,I2,I3,I5 I1,I2,I3 1.算法原理   构造FPTree    1.首先读取数

频繁项集挖掘的应用多出现于购物篮分析,现介绍两种频繁项集的挖掘算法Aprior和FPGrowth,用以发现购物篮中出现频率较高的购物组合. 基础知识 项:“属性-值”对.比如啤酒2罐.  项集:项的集合.比如{啤酒2罐,…,尿布5片}  K项集:项集中的每个项都有K个项.  支持度:项集在训练元组中同时出现的次数(或者比例).  置信度:A−>BA−>B的置信度,表示P(B|A)P(B|A),是个条件概率.(置信度大于用户规定的最小置信度的规则是可信的)  兴趣度:A−>BA−>B

本来老师是想让我学Hadoop的,也装了Ubuntu,配置了Hadoop,一时间却不知从何学起,加之自己还是想先看点自己喜欢的算法,学习Hadoop也就暂且搁置了,不过还是想问一下园子里的朋友有什么学习Hadoop好点的资料,求推荐~言归正传,继Apriori算法之后,今天来学习FP-growth算法. 和Apriori算法相比,FP-growth算法只需要对数据库进行两次遍历,从而高效发现频繁项集.对于搜索引擎公司而言,他们需要通过查看互联网上的用词来找出经常在一块出现的词对,因此这些公司就需