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fp树算法 步骤

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  • FP树是一种用于挖掘频繁项集的算法,其步骤如下:

    1. 构建频繁项集的数据集:将所有的事务转化为单个项,并按照项的频率降序排序。如果两个项具有相同的频率,可以按照字典序排序。

    2. 创建空白的FP树:创建一个空的树,并初始化根节点。

    3. 第一遍扫描数据集:对于每个事务,按照频繁项集的顺序插入树中。对于每个项,从根节点开始,检查是否已存在该项的节点。如果存在,增加其计数。如果不存在,创建一个新的节点。

    4. 构建条件模式基:对于每个频繁项集,对应的条件模式基是由与该项集相等的路径构成的。将所有的条件模式基合并在一起。

    5. 递归地调用步骤2到步骤4:对于每个条件模式基,递归地应用FP树算法,从而构建条件FP树。继续构建FP树,直到不能再构建为止。

    6. 对于每个频繁项集,生成条件模式基中的每个频繁项集的条件FP树。

    7. 从条件FP树中挖掘频繁项集:对于每个频繁项集,采用递归方式从条件FP树中进行挖掘,生成频繁项集的子集。

    8. 循环步骤7,直到不能再挖掘为止。最终,FP树算法将生成频繁项集及其对应的支持度计数。

    2023-10-23 22:05:12
  • 该算法只进行2次数据库扫描.它直接压缩数据库成一个频繁模式树,作后通过这课树生成关联规则. 算法关键步骤:第一步是利用事物数据库中的数据构造FP-tree;第二步是从FP_tree中挖掘频繁模式.

    2023-10-23 22:05:12
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