FP-growth 算法優缺點： 優點：一般快於Apriori 缺點：實現比較困難，在某些數據上性能下降 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： FP-growth算法是用來解決頻繁項集發現問題的，這個問題再前面 ...

　　常見的挖掘頻繁項集算法有兩類，一類是Apriori算法，另一類是FP-growth。Apriori通過不斷的構造候選集、篩選候選集挖掘出頻繁項集，需要多次掃描原始數據，當原始數據較大時，磁盤I/O次數太多，效率比較低下。FPGrowth不同於Apriori的“試探”策略，算法只需掃描原始數據 ...

上一章我們討論了從數據集中獲取有趣信息的方法，最常用的兩種分別是頻繁項集與關聯規則。第11章中介紹了發現頻繁項集與關鍵規則的算法，本章將繼續關注發現頻繁項集這一任務。我們會深人探索該任務的解決方法，並應用FP-growth算法進行處理，該算法能夠更有效地挖掘數據。這種算法雖然能更為高效地發現 ...

[comment]: # 機器學習實戰 - 讀書筆記(12) - 使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集 前言 最近在看Peter Harrington寫的“機器學習實戰”，這是我的學習心得，這次是第12章 - 使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集。 基本概念 ...

Apriori和fp-growth是頻繁項集(frequent itemset mining)挖掘中的兩個經典算法，雖然都是十幾年前的，但是理解這兩個算法對數據挖掘和學習算法都有很大好處。在理解這兩個算法之前，應該先了解頻繁項集挖掘是做什么用的。 頻繁項集挖掘是關聯規則挖掘中的首要的子任務 ...

我們是通過算法來找到數據之間的關聯規則（兩個物品之間可能存在很強的相關關系）和頻繁項集（經常出現在一起的物品的集合）。 我們是通過支持度和置信度來定義關聯規則和頻繁項集的 一個項集支持度是指在所有數據集中出現這個項集的概率，項集可能只包含一個選項，也有可能是多個選項的組合。 置信 ...

關聯分析是數據挖掘中常用的分析方法。一個常見的需求比如說尋找出經常一起出現的項目集合。 引入一個定義，項集的支持度（support），是指所有包含這個項集的集合在所有數據集中出現的比例。 規定一個最小支持度，那么不小於這個最小支持度的項集稱為頻繁項集（frequent item set ...

基礎知識： 用戶 薯片(A) 可樂(B) 鉛筆(C) 羽毛球(D) 洗衣液(E) 1 √ ...