上篇介绍了如何构建FP树，FP树的每条路径都满足最小支持度，我们需要做的是在一条路径上寻找到更多的关联关系。 抽取条件模式基 　　首先从FP树头指针表中的单个频繁元素项开始。对于每一个元素项，获得其对应的条件模式基（conditional pattern base)，单个元素项的条件模式基 ...

FP-growth 算法优缺点： 优点：一般快于Apriori 缺点：实现比较困难，在某些数据上性能下降 适用数据类型：标称型数据 算法思想： FP-growth算法是用来解决频繁项集发现问题的，这个问题再前面 ...

上一章我们讨论了从数据集中获取有趣信息的方法，最常用的两种分别是频繁项集与关联规则。第11章中介绍了发现频繁项集与关键规则的算法，本章将继续关注发现频繁项集这一任务。我们会深人探索该任务的解决方法，并应用FP-growth算法进行处理，该算法能够更有效地挖掘数据。这种算法虽然能更为高效地发现 ...

[comment]: # 机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集。 基本概念 ...

Apriori和fp-growth是频繁项集(frequent itemset mining)挖掘中的两个经典算法，虽然都是十几年前的，但是理解这两个算法对数据挖掘和学习算法都有很大好处。在理解这两个算法之前，应该先了解频繁项集挖掘是做什么用的。 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的首要的子任务 ...

关联分析是数据挖掘中常用的分析方法。一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合。 引入一个定义，项集的支持度（support），是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例。 规定一个最小支持度，那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集（frequent item set ...

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商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。比如，67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了 ...