（一）综述：概念介绍频繁项集指的是频繁共同出现的 item组成的集合。如在购物场景下，用户常常同时购买 A 和 B 两种物品。A 和 B则构成一个频繁项集合。挖掘频繁项集能够帮助商家向用户推送商品，如在淘宝上购买完鼠标后往往会出现鼠标垫的推荐。在实际挖掘的过程中，需要挖掘出的频繁项集满足一定的支持度。支持度即为 A 和 B 项集在总体数据中出现的次数，设置支持度是为了过滤不值得注意的模
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2023-07-23 12:10:22
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FP树构造FP Growth算法利用了巧妙的数据结构，大大降低了Aproir挖掘算法的代价，他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对。为了达到这样的效果，它采用了一种简洁的数据结构，叫做frequent-pattern tree(频繁模式树)。下面就详细谈谈如何构造这个树，举例是最好的方法。请看下面这个例子： 这张表描述了一张商品交易清单，abcdefg代表商品，(o
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2023-08-24 15:15:58
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FP - growth是一种比Apriori更高效的发现频繁项集的方法。FP是frequent pattern的简称，即常在一块儿出现的元素项的集合的模型。通过将数据集存储在一个特定的FP树上，然后发现频繁项集或者频繁项对。通常，FP-growth算法的性能比Apriori好两个数量级以上。 FP树与一般的树结构类似，但它通过链接（Link）来连接相似元素，被连起来的元素项可以看成一个链表。
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2023-06-27 13:13:29
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频繁项集的产生格结构（lattice structure）常常用来表示所有可能的项集。发现频繁项集的一个原始方法是确定格结构中每个候选项集的支持度。但是工作量比较大。另外有几种方法可以降低产生频繁项集的计算复杂度。减少候选项集的数目。如先验(apriori)原理，是一种不用计算支持度而删除某些候选项集的方法。减少比较次数。利用更高级得到数据结构或者存储候选项集或者压缩数据集来减少比较次数。先验原理
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2023-09-09 18:49:50
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频繁项集是数据挖掘中的一种重要概念，它可以用来发现数据集中经常一起出现的项。频繁项集在很多领域都有广泛的应用，包括市场篮子分析、网络流量分析等。在本文中，我们将介绍频繁项集的概念及其在Java中的应用，并提供一个代码示例来帮助读者理解。
## 什么是频繁项集？
频繁项集是指在一个数据集中经常一起出现的项的集合。具体来说，假设我们有一个包含多个项的数据集，每个项可以是商品、关键词、标签等。频繁项
原创
2024-02-04 04:52:58
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一、基本介绍 Apriori算法是经典的挖掘频繁项目集和关联规则的数据挖掘算法。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作"一个先验"。算法使用频繁项目集的先验性质，即频繁项目集的所有非空子集也一定是频繁的。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索(k+1)项集。首先通
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2023-12-27 20:36:43
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频繁项集挖掘Apriori算法及其Python实现 Apriori算法是通过限制候选产生发现频繁项集。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足
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2023-12-25 19:29:20
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之前在百度知道回答过这个问题，在这里做一下备份。所谓频繁项集，就是事例里频繁出现的项的集合，比如事例为每个人的购物清单，项就是买的东西，项集就是指频繁地同时出现的集合。比如人们总是喜欢同时买酒和花生，那么酒和花生这两个项就是一个频繁二项集。频繁项集里存在着较多的冗余，因此人们又引入了频繁闭项集和最大频繁集的概念。频繁闭项集：设I为项的集合，T为事例的集合，则定义如下映射：1）对于X属于I（项集），
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2023-10-09 22:31:56
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Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，核心思想是通过候选项生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。很多挖掘算法是在Apriori算法的基础上进行改进的，比如基于散列（Hash）的方法，基于数据分割（Partition）的方法，以及不产生候选项集的FP-GROWTH方法。Apriori算法核心是基于两阶段频集思想的地推方法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。所有支
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2023-11-10 10:43:35
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第二章、频繁模式、关联规则和相关规则挖掘 关联规则挖掘算法可以从多种数据类型中发现频繁项集，包括数值数据和分类数据，基础算法有Apriori算法和FP-Growth算法。 1.关联模式和关联规则1.1 模式和模式发现（频繁模式可以有以下几种形式） &n
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2023-08-07 10:44:36
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频繁项集的发现是数据挖掘中的一个重要任务，它帮助我们从大量数据中挖掘出频繁出现的模式和关联关系。随着数据规模不断扩大，使用 Python 来处理频繁项集的技术和工具也在不断演进。本文将从各个方面剖析如何利用 Python 解决频繁项集的问题，帮助你理解并应用这些技术。
在数据科学领域，频繁项集的挖掘通常用于市场篮子分析、推荐系统和多维数据分析等多种应用场景。然而，当数据量庞大时，我们面临的主要挑
FP-growth（Frequent Pattern Growth）算法用于发现频繁项集 作用：比 Apriori 更高效的发现频繁项集特点：快于 Apriori、实现比较困难 Apriori每次增加频繁项集的大小，都会重新扫描整个数据集当数据集很大时，这会显著降低频繁项集发现的速度 FP-growth只需要对数据进行两次遍历，能够显著加快发现繁项集的速度主要任务是将数据集存储在 FP 树
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2024-07-26 10:09:32
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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
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2023-10-23 22:38:31
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基础概念： 频繁项集： 如果项集I 的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I 是频繁项集。 先验性质：频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。 Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于搜索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的个数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1,。然后，使用L1，通过连接、剪枝两步走，找到频繁2项集的集合L2
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2023-08-11 07:33:18
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计算频繁项集：
首先生成一个数据集
def loadDataSet():
return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]测试数据集dataset有了，第一步，我们要根据数据集dataset得到一个集合C1，集合C1中包含的元素为dataset的无重复的每个单元素，候选项集。
def createC1(dataset):
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2024-01-30 22:30:44
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★ FP-growth算法的作用： 该算法是代替Apriori算法来高效发现频繁集，但不能用于发现关联规则。★ FP-growth算法的组成： 该算法需要构建三部分：1. 项头表 2. FP树 3.节点链表&
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2024-02-29 10:50:16
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前言前两天期末考试完，歇息了一天，巴适 ~ ,感觉脑子有点生锈了，趁有空，操作一下数据挖掘中的Apriori算法。介绍Apriori算法是一种挖掘频繁项集的方法，它是基于先验性质，使用逐层搜索的迭代方法，利用k项集探索k+1项集。它是用来寻找具有相关性符合条件的项集，例如尿布和啤酒的故事，看似两者毫不相干，但是它们却频频地同时被顾客买走。我们的目的就是寻找这些具有相关性的数据。算法原理在说原理之前
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2024-04-16 19:07:46
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Apriori 算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。
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2023-05-22 20:15:15
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FP-growth算法：将数据集存储在一个特定的称为FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对，即常在一起出现的元素项的集合FP树。工作流程：1、构建FP树：需要扫描两遍数据集，第一遍对所有元素项的出现次数进行计数，第二遍扫描时只关注频度满足要求的元素项。2、抽取条件模式基3、创建条件FP树，在条件FP树的创建过程中就可以找出频繁项集。创建FP树的节点数据结构，用来保存节点信息：class tree
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2023-10-27 05:42:55
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认识Apriori算法Apriori算法属于关联规则算法，关联规则分析也称之为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联分析。Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的算法。在学习Apriori算法之前需要先了解几个概念。关联规则：项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度。项集A发生，则项集B发生的概率为关联规则的置信度。同时有最小支持度和最小置信度的概念，和频繁项集的概念
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2024-06-09 10:11:09
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