什么是FP-growth频繁项集挖掘？

一、概念

        FP-Growth（Frequent Pattern Growth）算法是一种用于从事务数据库中挖掘频繁项集的高效算法。它是关联规则挖掘中的一种重要方法，能够在不产生候选项集的情况下找到频繁项集。FP-Growth算法通过构建一种称为FP-Tree（频繁模式树）的数据结构来实现这一目标。

二、原理

1. FP-Tree构建

        FP-Growth算法的第一步是构建FP-Tree。FP-Tree是一种紧凑的数据结构，用于存储事务数据库中的频繁项集。构建FP-Tree的步骤如下：

1. 扫描事务数据库：第一次扫描事务数据库，计算每个项的频次（支持度）。
2. 移除不频繁项：根据预定义的最小支持度阈值，移除不频繁的项。
3. 项排序：对每个事务中的项按照频次从高到低排序。
4. 构建FP-Tree：第二次扫描事务数据库，将每个事务插入FP-Tree中。插入时，按照排序后的顺序插入，若树中已有相同前缀路径，则共享该路径。

2. 挖掘频繁项集

        在构建好FP-Tree之后，FP-Growth算法通过递归地挖掘FP-Tree来找到所有频繁项集。具体步骤如下：

1. 从FP-Tree中提取条件模式基：对于每个频繁项，提取其条件模式基（即包含该项的所有路径）。
2. 构建条件FP-Tree：根据条件模式基，构建条件FP-Tree。
3. 递归挖掘条件FP-Tree</