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 ...

　　关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同 ...

目录 1. 关联分析 2. Apriori原理 3. 使用Apriori算法来发现频繁集 4. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 5. 示例：从新闻网站点击流中挖掘新闻报道 扩展阅读 系列文章：《机器学习实战》学习笔记 最近 ...

Apriori算法 一、关联分析 关联分析是在大规模数据集中寻找有趣关系的任务，有两种形式：频繁项集（frequent item sets）和关联规则（association rules）。频繁项集是经常出现在一块儿的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 1、一个项 ...

最近公司项目上用到频繁项发现算法，于是就用java实现了一个fp-growth算法实现。 环境说明 版本说明 备注 操作系统 debian 9 无　 jdk ...

FP-growth算法。 　　和Apriori算法相比，FP-growth算法只需要对数据库进行两次遍历，从而高效 ...

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 ...

第十二章 使用FP-growth算法高效的发现频繁项集 一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法，它不能够用于发现关联规则。FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树，然后从FP树上发现频繁项集。 FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快 ...