机器学习实战（十二）——使用FP-growth算法来高效发现频繁项集本章节所介绍的算法FP-growth是一个非常好的频繁项集发现算法，比Apriori算法要快上很多。它基于Apriori构建，但使用了一些不同的技术，具体是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构，之后再挖掘频繁项集或者频繁项对，即常在一块出现的元素项的集合FP树。 该算法的另一个特点是可以更高效地发现频繁项集，但是不能用于发现关
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2024-01-02 11:10:36
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FP-growth算法是一种高效发现频繁集的方法。例如你在搜索引擎中搜索一个词，它会自从补全查询词项，该处用到了FP-growth算法，通过查看互联网上的用词来找出经常在一块出现的词。【FP（Frequent Pattern）】 FP-growth算法基于Apriori算法，但是比Aprior
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2024-01-02 10:56:35
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FP-growth算法(FP, Frequent Pattern)FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描。而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定的模式是否频繁，因此FP-growth算法要比Apriori算法快。FP-growth算法只需要扫描两次数据集，第一遍对所有数据元素出现次数进行计数，第二遍只需考虑那些频繁的元素。发现频繁项集的基本过程分为两步，构建FP
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2023-09-22 12:13:59
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FP-Growth算法
原创
2021-11-16 17:35:23
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FP-Growth算法的目标是发现模式，其特点就是高效，因为可以通过设置发生频次直接过滤掉一些低频次的元素；而且秉承了和Apriori的思想，对于低频次的元素，其父级和子级的组合都是低频的。 FP-Growth利用的树结构；在发现模式的过程就是一个不断构建树的过程。其核心组成是两部分，一个就是FPT
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2019-03-24 18:38:00
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FP-Growth算法是一种基于频繁模式生长的关联规则挖掘算法。它通过构建频繁模式树（FP-tree）来压缩存储频繁项集，并利用频繁模式树进行关联规则的挖掘。FP-Growth算法采用了一种垂直数据格式，将数据集中的项按顺序排列，并利用项集的频率信息构建频繁模式树。在构建频繁模式树的过程中，FP-Growth算法会压缩树结构，去除冗余的节点和边，从而减少了存储空间和计算时间。在生成关联规则时，FP
原创
精选
2024-06-25 14:50:05
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FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在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；该算法和Apriori算法最大的不同有两点：第一，不产生候选集，第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。算法伪代码算法：FP-增长。使用FP-树，通过模式段增长，挖掘频繁模
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2014-06-04 16:21:00
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demo 代码：传送门引言上次分享Apriori算法时，我们有提到Apriori算法在每次增加频繁项集的大小时，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。而本次分享的FP-growth（frequent patten）算法就能高效地发现频繁项集。 那么在现实生活中，是否存在应用FP-growth算法的产品呢？答案是存在的，如下图所示： 上图中，我们在Google搜
原创
2023-03-07 12:50:29
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针对餐饮订单数据进行关联规则提取，关联规则的数据量大的时候计算非常耗时，主要是在频繁项集产生的过程中，目前比较经典的两种算法分别是Apriori和Fp-growth（也是基于apriori），两种算法都尝试了，测试fp-growth的计算速度比apriori的速度要快不少，那么显然选择fp-growth进行操作； FP-growth算法主要包括以下步骤（参考：，解释的非常通俗易懂，非常棒）：1.
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2023-10-20 10:51:06
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'''
fpGrowth 算法寻找频繁项集
'''
'''
1.构造fp树节点的结构体：
/*@name 节点代表的物品名称
*@count 该节点被重复使用的次数
*@nodeLink 用来横向连接各个节点的指针
*@parent 父亲节点的指针
*@children 存放孩子节点的字典
*@inc 增加节点计数
*@disp 打印以某节点为根节点的fp树，用空格表示树里面的父子节
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2023-07-11 19:36:32
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前言 上一篇文章介绍了用来挖掘发现强关联规则的Apriori算法。同时也知道了Apriori算法在实现过程中由于需要频繁的扫描数据集导致效率较低。 FP-growth算法基于Apriori构建，但采用了高级的数据结构减少扫描次数，大大加快了算法速度。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描，而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定模式是否频繁，因此FP-grow
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2023-11-20 08:15:16
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关联分析算法在网络监控领域的应用： 在现今网络规模大，涉及专业多，告警总数大的现在，迫切需要提高对海量告警的分析能力，实现对告警数据的挖掘，提高对有价值告警的提取，简化监控人员的工作，提高排障效率。常用的算法主要为Apriori和FP-growth。Apriori算法的缺点使用Apriori需要生成候选项目集。如果数据库中的项目集很大，则这些项目
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2024-05-14 14:53:22
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本文參考韩家炜《数据挖掘-概念与技术》一书第六章，前提条件要理解 apriori算法。 另外一篇写得较好的文章在此推荐： http://hi.baidu.com/nefzpohtpndhovr/item/9d5c371ba2dbdc0ed1d66dca 0.实验数据集： user2items.csv
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2017-05-23 09:11:00
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FP-Growth简介
FP-Growth算法是一种发现数据集中频繁模式的有效方法，它在Apriori算法的原理的基础上，采用FP（Frequent Pattern，频繁模式）树数据结构对原始数据进行压缩，大大加快了计算速度。FP-Growth算法把数据集中的事物映射到一棵FP-Tree上，再根据这棵树找到频繁项集，FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集，特别是在大型数据集上具有很高的
1.1.1 基本概念关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。干项的集合为项集，如{啤...
原创
2022-08-08 23:22:06
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Apriori算法的一个主要瓶颈在于，为了获得较长的频繁模式，需要生成大量的候选短频繁模式。FP-Growth算法
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2023-07-12 20:41:58
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FP-Growth算法
FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在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；该算法和Apriori算法最大的不同有两点：第一，不产生候选集，第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。
算法伪代码
算法：FP-增长。使用FP-树，通过模式段增长，挖掘频
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2014-03-18 17:47:00
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍
原创
2022-04-08 10:07:07
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。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。
原创
2021-06-07 23:23:46
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基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现package edu.test.ch8;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class Item implements Comparable { pr...
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2016-01-04 11:02:00
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