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…

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用的数据集为例: TID Items T1 {牛奶,面包} T2…

第十二章 使用FP-growth算法高效的发现频繁项集 一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法,它不能够用于发现关联规则.FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树,然后从FP树上发现频繁项集. FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快,一般能够提高两个数量级,因为它只需要遍历两遍数据库,它的过程分为两步: 1.构建FP树 2.利用FP树发现频繁项集 二．FP树 FP树它的形状与普通的树类似,树中的节点记录了一个项和在此路径上该项出现的频率.FP树…

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…

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…

之前介绍的apriori算法中因为存在许多的缺陷,例如进行大量的全表扫描和计算量巨大的自然连接,所以现在几乎已经不再使用 在mahout的算法库中使用的是PFP算法,该算法是FPGrowth算法的分布式运行方式,其内部的算法结构和FPGrowth算法相差并不是十分巨大 所以这里首先介绍在单机内存中运行的FPGrowth算法 还是使用apriori算法的购物车数据作为例子,如下图所示: TID为购物车项的编号,i1-i5为商品的编号 FPGrowth算法的基本思想是,首先扫描整个购物车数据表,计算…

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…

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…

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…