FP-growth高效頻繁項集發現
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 ...
原文：關聯分析中尋找頻繁項集的FP-growth方法
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 。 如何找到數據集中所有的頻繁項集呢 最簡單的方法是對所有項集進行統計，可以通過逐漸增大項集大小的方式來遍歷所有 ...
2018-08-17 18:03 2 1427 推薦指數：
相關推薦
頻繁項集挖掘之apriori和fp-growth
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 ...
FP-growth算法發現頻繁項集（二）——發現頻繁項集
上篇介紹了如何構建FP樹，FP樹的每條路徑都滿足最小支持度，我們需要做的是在一條路徑上尋找到更多的關聯關系。 抽取條件模式基 首先從FP樹頭指針表中的單個頻繁元素項開始。對於每一個元素項，獲得其對應的條件模式基（conditional pattern base)，單個元素項的條件模式基 ...
FP-growth算法發現頻繁項集（一）——構建FP樹
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 ...
關聯分析：FP-Growth算法
關聯分析又稱關聯挖掘，就是在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在於項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性或因果結構。關聯分析的一個典型例子是購物籃分析。通過發現顧客放入購物籃中不同商品之間的聯系，分析顧客的購買習慣。比如，67%的顧客在購買尿布的同時也會購買啤酒。通過了 ...
機器學習實戰筆記-使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集
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 ...
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
[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 ...
使用Apriori算法和FP-growth算法進行關聯分析
系列文章：《機器學習實戰》學習筆記 最近看了《機器學習實戰》中的第11章（使用Apriori算法進行關聯分析）和第12章（使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集）。正如章節標題所示，這兩章講了無監督機器學習方法中的關聯分析問題。關聯分析可以用於回答"哪些商品經常被同時購買？"之類的問題 ...