FP-growth算法高效关联分析

FP-growth算法也是无监督学习的一种。

是为了解决Apriori算法效率低下而诞生的，对于处理大数据量，相比Apriori算法具有快速的优势。

Apriori的缺点：

如果频繁项集的需要改变，则Apriori算法必须重新扫描整个数据集。

如果数据集很大，则这样效率很低。

FP-growth改进：

只需要对数据库进行两次遍历，就能发现频繁项集。

第一遍：统计出频率。

第二遍：值考虑那些频繁元素。

FP-growth算法步骤：

1、构建FP树。

2、挖掘频繁项集。