数据挖掘 关联规则的FP-growth-tree（FP增长树）的python实现 使用方法

数据挖掘 关联规则的FP-growth-tree（FP增长树）的python实现 使用方法

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目录结构

1. FP_Grow_tree.py :入口类
2. fptree.py：构建树的类
3. node.py 节点数据结构类
4. sample.py：样例类
5. tree.py：FP-grow算法类生成模式基数据集
6. unit.py：组合函数和子集函数

调用方法

导入FP_Grow_tree.py类，下边代码为sample.py的实例

#-*- coding:utf-8 –*-

import FP_Grow_tree
sample=[
    ['milk','eggs','bread','chips'],
    ['eggs','popcorn','chips','beer'],
    ['eggs','bread','chips'],
    ['milk','eggs','bread','popcorn','chips','beer'],
    ['milk','bread','beer'],
    ['eggs','bread','beer'],
    ['milk','bread','chips'],
    ['milk','eggs','bread','butter','chips'],
    ['milk','eggs','butter','chips']
]
sample1=[
    [u'牛奶',u'鸡蛋',u'面包',u'薯片'],
    [u'鸡蛋',u'爆米花',u'薯片',u'啤酒'],
    [u'鸡蛋',u'面包',u'薯片'],
    [u'牛奶',u'鸡蛋',u'面包',u'爆米花',u'薯片',u'啤酒'],
    [u'牛奶',u'面包',u'啤酒'],
    [u'鸡蛋',u'面包',u'啤酒'],
    [u'牛奶',u'面包',u'薯片'],
    [u'牛奶',u'鸡蛋',u'面包',u'黄油',u'薯片'],
    [u'牛奶',u'鸡蛋',u'黄油',u'薯片']
]
#print(sample1)
##参数说明 sample为事务数据集 []为递归过程中的基,support为最小支持度
support=3
ff=FP_Grow_tree.FP_Grow_tree(sample1,[],support)
##打印频繁集
ff.printfrequent()

依赖环境

1. python3.x
2. python itertools
3. python operator
   装完python3.x好像第二第三都会自带。

总结

有空实现实现书本上的算法也是极好的，可以锻炼一下能力，渣渣写的很乱，大神看了不要见怪。