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 ...

　　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 ...

　　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， ...

　　FP-Growth是一種常被用來進行關聯分析，挖掘頻繁項的算法。與Aprior算法相比，FP-Growth算法采用前綴樹的形式來表征數據，減少了掃描事務數據庫的次數，通過遞歸地生成條件FP-tre ...