FrequentPatternTree（频繁模式树）是JiaweiHan在2004年的文章《MiningFrequentPatternswithoutCandidateGeneration》中提出的。————————————————————————————————————————————————————以下给出一些定义：设项集（setofitems），交易数据库（transactiondataba

FP-tree是一种特殊的前缀树

常用的算法有Apriori，FP-Tree，Eclat，灰色关联算法，本篇主要介绍关联规则的一些基本概念和参数。首先介绍一些基本概念1.项：超市用户购买数据库中所保存的所购买的产品称之为项，例如

blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm介绍FP-Tree

用于查询函数用法的官网https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/一、要求给定2013,2014,2015,2016,2017的福彩双色球数据，共767期数据(1)使用一种编程语言实现FP-tree

学习笔记之数据挖掘FP-tree算法FP-tree算法和Apriori算法都被用作关联规则挖掘。FP-tree算法只进行2次数据库扫描。

一、相关原理FP-Growth算法是韩嘉炜等人在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。

FP-tree两个主要步骤：1.利用事务数据库中的数据构造FP-tree；2.从FP-tree中挖掘频繁模式。具体过程：1.扫描数据库一次，得到频繁1-项集。2.把项按支持度递减排序。

第2次扫描建立一颗FP-Tree树。FPGROW

FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍，通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩，效率较高。FP代表频繁模式（FrequentPatter

Apriori算法和FPTree算法都是数据挖掘中的关联规则挖掘算法，处理的都是最简单的单层单维布尔关联规则。Apriori算法Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于探索(k+1)-项集。首先，找出频繁1-项集的集合。该集合记作L1。L1用于找频繁2-项集的集合L

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

1.FP-Growth算法FP-Growth算法(FrequentPattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构频繁模式树(FrequentPatterntree，简称FP-Tree）来存储查找频繁项集所需要的全部信息

2、常用关联规则算法算法名称算法描述Aprior关联规则是最常用的挖掘频繁项集的算法，核心是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项集FP-Tree针对Aprior算法的固有的多次扫描事务数据集的缺陷

1.Apriori算法(1)数据动作战争 喜剧爱情 剧情动作犯罪 剧情动作战争 科幻灾难 喜剧爱情奇幻 动作战争喜剧奇幻 剧情 剧情Weka能识别的文件类型是.arff文件，我们需要将已有数据转为.arff格式数据。@relationmovie@attribute动作{False,True}@attribute战争{False,True}@attribute喜剧{False,True}@attri

FP-Tree算法和Apriori算法都属于基于关联规则的分类算法，前者在实现时采用树形结构，避免了产生候选集的过程，使算法效率得到提升。

Apriori关联分析算法Apriori算法是挖掘产生关联规则所需频繁项集的基本算法，也是最著名的关联分析算法之一。1.Apriori算法Apriori算法使用了逐层搜索的迭代方法，即用k-项集探索（k+1）-项集。为提高按层次搜索并产生相应频繁项集的处理效率，Apriori算法利用了一个重要性质，该性质还能有效缩小频繁项集的搜索空间。Apriori性质：一个频繁项集的所有非空子集也必须是频繁项集

文章目录Fp-growth不用生成候选集用交易数据库建立FP-treeFP-tree结构的好处用FP-tree挖掘频繁集挖掘FP-tree的主要步骤1.从FP-tree到条件模式库2.建立条件FP-tree3

FP-growth挖掘算法步骤一扫描数据库，扫描数据库一次，得到频繁1-项集，把项按支持度递减排序，再一次扫描数据库，建立FP-tree步骤二对每个项，生成它的条件模式库步骤三用条件模式库构造对应的条件

首先我们得了解一下什么是FP-growth算法，如下：FP-Growth算法是韩嘉炜等人在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），

FP-Tree：针对Apriori算法的固有的多

学习笔记之数据挖掘FP-tree算法FP-tree算法和Apriori算法都被用作关联规则挖掘。FP-tree算法只进行2次数据库扫描。

1.常用关联算法Apriori通过连接产生候选项和支持度FP-tree对Apriori算法改进，提出不产生平凡候选项集的方法Eclat深度优先算法，垂直数据表示灰色关联确定各要素之间影响度与主元素贡献度

上篇博客讲述了Apriori算法的思想和Java实现，http://blog.csdn.NET/u010498696/article/details/45641719Apriori算法是经典的关联规则算法，但是如上篇博客所述，它也有两个致命的性能瓶颈，一个是频繁集自连接产生候选集这一步骤中可能产生大量的候选集；另一个是从候选集得到频繁项集需要重复扫描数据库。2000年，Han等提出了一个称为FP-

而这种关系在数据中并没有直接表示出来常用关联规则算法如下表所示：算法名称算法描述Apriori关联规则最常用也是最经典的挖掘频繁项集的算法，其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项集FP-Tree

基于上述原因，韩家炜等人提出了FP-tree算法，该算法仅需要扫描两次数据库，就可以完成Apriori算法的功能。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

第2遍扫描是建立一颗FP-Tree(frequent-pattentree)。接下来的工作就是在FP-Tree上进行挖掘。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

FP-Tree算法FPTree算法：在不生成候选项的情况下，完成Apriori算法的功能。FPTree算法的基本数据结构，包含一个一棵FP树和一个项头表，每个项通过一个结点链指向它在树中出现的位置。

本文要说的是分数据，想法来自mahout的fp-tree并行实现。

FP-Tree算法的实现在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

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）。

本文主要介绍FP-tree的构造算法，关于伪代码请查看上面的文章。上接：FP-Growth算法python实现；下接：FP-Growth算法之频繁项集的挖掘（python）。

它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集。更多关

它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集。更多关

它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集。更多关

朴素贝叶斯 LR SVM 聚类 KMeans DBScan CHAMELEON GMM 决策树 ID3 C4.5 Adaboost GBDT 关联规则挖掘 Apriori FP-Tree

linyiqun/DataMiningAlgorithm介绍CBA算法全称是ClassificationbaseofAssociation，就是基于关联规则进行分类的算法，说到关联规则，我们就会想到Apriori和FP-Tree

blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm介绍FP-Tree

FP-Tree算法的实现在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

FP-tree是一种特殊的前缀树

FP-tree是

支持度和置信度严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法，频繁项集就是所谓的“支持度”比较高的项集，下面解释一下支持度和置信度的概念。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

FP-tree是一种特殊的前缀树，由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。

于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。