本文通过实例解析，介绍了如何使用FP增长算法在支持度为60%、置信度为80%的条件下，找出数据库中的频繁项集，包括步骤一的字母计数、步骤二的FP图绘制，以及步骤三条件模式基的生成过程。
题目：数据库有5个事物，设min_sup=60%（支持度），min_conf=80%（置信度）
使用FP增长算法找出所有的频繁项集。
步骤① ：数出字母个数
min_sup=60%，所以去除个数 <3（5×0.6）的字母；
（若同一行有2个以上相同字母，则都算作1个）
因此结果为：K 5 、 E 4 、 M 3 、O 3 、Y 3
步骤② ：画出FP图
（按步骤①的结果排序，而不是商品的名字字母顺序）
步骤③ ：写出4种条件模式基（Y、O、M、E），从而找出所有的频繁项集
（min_sup=60%，所以去除个数 <3（5×0.6）的字母）
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