摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 关联规则(associatio rules):从大规模数据集中寻找物品建隐含关系被称作关联分析或关联规则学习 频繁项集(frequent itemsets):经常出现在一起的物品集合 FPgrowth是一个流行的频繁项集挖掘的算法(韩家炜等人在2000年):在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构(见算法推导). 2.算法…

FP-growth 算法优缺点: 优点:一般快于Apriori 缺点:实现比较困难,在某些数据上性能下降 适用数据类型:标称型数据 算法思想: FP-growth算法是用来解决频繁项集发现问题的,这个问题再前面我们可以通过Apriori算法来解决,但是虽然利用Apriori原理加快了速度,仍旧是效率比较低的.FP-growth算法则可以解决这个问题.FP-growth算法使用了频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构.FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前…

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信…

@(hadoop)[Spark, MLlib, 数据挖掘, 关联规则, 算法] [TOC] 〇.简介 经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法.Apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集:而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率.但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域. 关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,适用于在大数量的项…

FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree),但仍保留项集关联信息: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. 算法伪代码 算法:FP-增长.使用FP-树,通过模式段增长,挖掘频繁模式. 输入:事务数据库D:最小支持度阈值min_sup. 输出:频繁模式的完全集. 1． 按以下步骤构造FP-…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力.今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集,效率比Aprori算法高很多. 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.我们还是以上一篇中…

要解决的问题,频繁项集 最暴力的方法,就是遍历所有的项集组合,当然计算量过大 最典型的算法apriori, 算法核心思想,当一个集合不是频繁项集,那么它的超集也一定不是频繁项集 这个结论是很明显的,基于这样的思路,可以大大减少频繁项集的候选项 因为你只要发现一个集合非频繁项集,那么他所有的超集都可以忽略 但apriori算法的问题是,计算每个候选项的出现频率的时候都需要遍历整个数据集,这个明显是低效的 很自然的想法,就是否有办法可以尽量少的遍历数据集?比如遍历一遍就可以得到所有的项集的出现频率…

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…

前言: 关于 FP-Growth 算法介绍请见:FP-Growth算法的介绍. 本文主要介绍从 FP-tree 中提取频繁项集的算法.关于伪代码请查看上面的文章. FP-tree 的构造请见:FP-Growth算法之 FP-tree 的构造(python). 正文: tree_miner.py\color{aqua}{tree\_miner.py}文件: #coding=utf-8 import tree_builder import copy class Tree_miner(object):…