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關聯分析算法：fp-growth算法的簡單介紹
2020-05-19
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FP-Growth使用了一種特殊的分治策略，將提供頻繁項集的數據庫壓縮到一棵頻繁模式樹（FP-tree），但仍保留項集關聯信息。

這種關聯分析算法的概念由韓嘉煒等人在2000年提出，在FP-Growth算法中使用了一種稱為頻繁模式樹（Frequent Pattern Tree）的數據結構。

FP-tree是一種特殊的前綴樹，由頻繁項頭表和項前綴樹構成。FP-Growth算法基于以上的結構加快整個挖掘過程。

有關FP-Growth算法的知識點：

FP-Tree：將事務數據表中的各個事務數據項按照支持度排序后，把每個事務中的數據項按降序依次插入到一棵以 NULL為根結點的樹中，同時在每個結點處記錄該結點出現的支持度。

條件模式基：包含FP-Tree中與后綴模式一起出現的前綴路徑的集合

條件樹：將條件模式基按照FP-Tree的構造原則形成的一個新的FP-Tree

FP-Growth算法的基本思路：不斷地迭代FP-tree的構造和投影過程

FP-Growth算法的分解：

1、對于每個頻繁項，構造它的條件投影數據庫和投影FP-tree。

2、對每個新構建的FP-tree重復這個過程，直到構造的新FP-tree為空，或者只包含一條路徑。

3、當構造的FP-tree為空時，其前綴即為頻繁模式；當只包含一條路徑時，通過枚舉所有可能組合并與此樹的前綴連接即可得到頻繁模式。


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