系列文章：《机器学习实战》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章（使用Apriori算法进行关联分析）和第12章（使用FP-growth算法来高效发现频繁项集）。正如章节标题所示，这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题。关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买？"之类的问题 ...

1. 关联分析是什么？ 关联分析，也叫关联规则挖掘，属于无监督算法的一种，它用于从数据中挖掘出潜在的关联关系，例如经典的啤酒与尿布的关联关系。 本文将要重点介绍的Apriori和FP-growth算法就是一种关联算法，，它们可以高效自动地从数据集中挖掘出潜在的属性关联组合规则。 0x1：从一 ...

•1.关联分析概念 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。 ​ •定义：1、事务：每一条交易称为一个事务，如上图包含5个事务。2、项：交易的每一个物品称为一个项，例如豆奶，啤酒等。　3、项集：包含零个或多个项的集合叫做项集，例如{尿布，啤酒}。4、k−项集：包含k个项 ...

　　FP-Growth是一种常被用来进行关联分析，挖掘频繁项的算法。与Aprior算法相比，FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据，减少了扫描事务数据库的次数，通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项。参考资料[1]详细分析了这一过程。事实上，面对大数据量时，FP-Growth算法 ...

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 ...

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 ...

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 ...