基于频繁增长树（FP-树）的频繁项集挖掘算法实现

最新推荐文章于 2024-04-07 10:40:38 发布
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#算法 #fp #c

本文分享了作者在两天内完成FP-Tree算法实现的过程。起初按照论文尝试，但效果不佳，后通过深入理解原版论文，成功实现了算法。文中特别提到FP_growth函数的难度，并表达了对指针使用的感悟。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

   花了两天的时间终于完成了。一开始照着论文实现了一下，总是感觉怪怪的，结果果然不对，论文里描述看上去都差不多，就是抓不住要点，最后还是看懂了原版paper，才实现了。感觉FP-Tree的实现并不难，就是一些链表指来指去，倒是觉得FP_growth函数不好写，这个函数主要是在一棵大FP-Tree上操作，来生产小FP-Tree树，最终得到只有一个枝的树，就能打印组合了。递归是肯定的。另外，第一次用指针写树，感觉指针真是c精华，以前还不怎么觉得。最后决定上传赚些分好下东西。图片是经典数据演示结果。

下载链接 PF_Tree.rar

FP-growth算法挖掘频繁项集
GODSPEED
09-05 4152
概述FP-growth算法基于Apriori构建，但在完成相同任务时采用了一些不同的技术。这里的任务是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对，即常在一块出现的元素项的集合FP树。这种做法使得算法的执行速度要快于Apriori，通常性能要好两个数量级以上。 FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描，而Apriori算法对每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给
【Python机器学习】FP-growth算法——从一棵FP树中挖掘频繁项集
最新发布
weixin_39407597的博客
08-16 1496
有了FP树之后，就可以抽取频繁项集了。
使用FP-growth算法高效发现频繁项集
weixin_30576859的博客
11-20 315
FP-growth算法：将数据集存储在一个特定的称为FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对，即常在一起出现的元素项的集合FP树。 工作流程： 1、构建FP树：需要扫描两遍数据集，第一遍对所有元素项的出现次数进行计数，第二遍扫描时只关注频度满足要求的元素项。 2、抽取条件模式基 3、创建条件FP树，在条件FP树的创建过程中就可以找出频繁项集。 创建FP树的节点数据结构，用来保存...
机器学习实战笔记（十三）：使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集
cqulun123的博客
06-04 321
       最近在看《机器学习实战》一书，关于 K-均值聚类算法这一章的内容，在网上看了一些不错的博客，在此记录下。[1] 机器学习实战笔记-使用FP-growth算法来高效发现频繁项集[2] 机器学习之使用FP-growth算法来高效发现频繁项集[3] 使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联分析（Python版）...
FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)
12-15
FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)，结构清晰易懂
FP-Growth 频繁项集挖掘
am383774567的博客
06-08 164
FP-Tree算法 FPTree算法：在不生成候选项的情况下，完成Apriori算法的功能。 FP-Tree：就是上面的那棵树，是把事务数据表中的各个事务数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以NULL为根结点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度。 条件模式基：包含FP-Tree中与后缀模式一起出现的前缀路径的集合。也就是同一个频繁项在PF...
频繁项集挖掘算法Apriori+Fp-growth的软件（Python-tkinter实现操作界面）包括实验数据集！
06-05
总之，这款Python-tkinter实现的软件为频繁项集挖掘提供了一个易用的工具，结合Apriori和Fp-growth算法，可以有效地发现数据中的隐藏模式。无论是数据分析新手还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。通过这个软件，...
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Wait_Godot的博客
04-07 4513
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自己写的区域增长算法及其matlab实现
02-24
区域增长算法及其matlab实现,使用队列数据结构实现的。
关联规则fpgrowthc、c#和matlab算法附讲解文档
08-23
FP-tree是一个数据库里跟产生频繁集有关的信息的压缩表示。该实现基于Windows平台，编程工具是Visual C++ 6.0，许多地方还用到了C++的标准模板库。另外还附带c#和matlab版本
FP-Growth核心代码
09-28
FP Growth核心代码，可供关联规则挖掘研究者学习参考，摘自华夏35度博客，非本人原创。
【机器学习】关联规则挖掘（二）：频繁模式树FP-growth
weixin_30642561的博客
11-04 586
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频繁模式挖掘FP_growth(频繁增长树)算法
weixin_30822451的博客
06-14 217
原创作品，转载请指明出处，谢谢！#include <iostream> #include <map> #include <set> #include <vector> #include <cstring> #include <stdio.h> #include <algorithm> using ...
FP-growth:从FP树中挖掘频繁项集
weixin_43901558的博客
02-18 3920
https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=104320588
数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第四章
qq_43060870的博客
07-08 2万+
=============需要原版答案请留言！！============== 4.1 试述多个异构信息源的集成，为什么许多公司更喜欢更新驱动的方法（构造和使用数据仓库），而不是查询驱动的方法（适用包装器和集成器）。 描述查询驱动的方法比更新驱动的方法更可取的情况。 对于决策查询和经常问到的查询，更新驱动的方法更为可取。这是因为昂贵的数据集成和聚合计算是在查询处理时间之前完成的。为了将在多个异构数据库中收集的数据用于决策过程，必须分析和解决多个数据库之间的任何语义异构问题，以便可以对数据进行集成和汇总。
FP-tree（频繁模式增长）算法原理详解（通俗易懂）
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guihua55的博客
03-28 2万+
本博客的目的是为了让一些对FP-tree的原理 不理解的同胞而创作的，希望可以帮助一些同胞们通过本博客能理解该算法。 好了，话不多说，下面开始进入正题。 这是我们的原始数据集，最小支持度=2： FP-tree如何构建:（项头表，排序后的项目集，FP-tree，节点链表） 所谓FP-tree核心就是要构建我们的树结构，我自己整理归纳为4个步骤： 1.计算每个事物的支持度，也就是上面每个字母出现的次数，并按照从大到小排序，删除最小支持度后得到如下项头表： 2.回过头来看原始数据集，在原始..
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my_learning_road的博客
03-28 1万+
        上一篇我们介绍了Apriori算法，但是我们可以分析得出，Apriori算法可能收到两种非平凡开销的影响：它可能需要产生大量候选项集；它可能需要重复的扫描整个数据库，通过模式匹配检查一个很大的候选集合。检查数据库中每个事务来确定候选项集支持度的开销很大。        是否可以设计一种方法，挖掘全部频繁项集而无须这种代价昂贵的候选产生过程？一种试图这样做的方法称为频繁模式增长（Fr...
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