FP-growth关联算法：Python实现与应用

最新推荐文章于 2024-03-06 19:29:35 发布
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文章标签： python 大数据 人工智能 编程
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本文介绍了使用Python的FP-growth算法实现数据挖掘，讲解了如何安装相关库，提供了数据集转换及算法实现的代码示例，展示了如何挖掘频繁项集和生成关联规则，强调了该技术在市场分析、推荐系统等领域的应用价值。

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FP-growth算法是一种用于挖掘关联规则的经典算法，它通过构建频繁模式树（Frequent Pattern Tree）来高效地发现数据集中的频繁项集。本文将介绍如何使用Python编程语言调用相关库来实现FP-growth算法，并提供相应的源代码示例。

FP-growth算法的实现依赖于一个常用的Python库，即mlxtend。首先，我们需要确保已经安装了该库。可以使用以下命令来安装它：

pip install mlxtend

安装完成后，我们可以开始编写代码来实现FP-growth算法。

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth

# 定义示例数据集
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Python实现FPgrowth算法(含完整源代码)
code_welike的博客
05-28 1432
然后，调用pyfpgrowth库中的find_frequent_patterns函数获取频繁项集，第二个参数2表示出现次数不小于2的项集将被视为频繁项集。最后，我们打印出所有的频繁项集和关联规则。FP-growth是一种高效的频繁项集挖掘算法，其原理是将数据集压缩成一棵FP树，然后通过不断递归的方式寻找频繁项集。如果你已经准备好了数据集，就可以直接运行以上代码来实现FP-growth算法并获取频繁项集和关联规则了。如果你想了解更多有关FP-growth算法的内容，可以查看相关的学术论文和书籍。
FP-growth算法 python实现（代码详解）
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12-02 2575
FP-growth算法 python实现（代码详解） 输出成《数据挖掘概念与技术 第三版》中表6.2的样子。
FP-growth 算法（Python语言实现）
08-13
主要用于大数据关联性挖掘，基于Python环境
FP-Growth算法python实现（完整代码）
07-04
包含两个文件，一个是刚构造好FP-tree的代码，另一个是FP-Growth算法python实现的完全代码。更多的介绍请见博客：http://blog.youkuaiyun.com/bone_ace/article/details/46746727
Python实现FP-growth算法
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** 1、创建FP树节点 ** #创建FP树节点 class treeNode(): def __init__(self,nodeName,parentNode,count): self.nodeName=nodeName self.parentNode=parentNode self.childNodes={} #有很多个 ...
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FPGrowth-python 此实现基于 。 输入文件格式 python 脚本接受以下格式的输入文件： f,c,a,m,p f,c,b 或者 f c a m p f c a 与 IBM Quest Synthetic Data Generator 和以生成 csv 文件。 如何使用 首先使main.py...
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07-26
少有的fpgrowth算法的python实现。只要传入数据集，就可计算出频繁模式集。
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FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)，结构清晰易懂
FPGrowth算法的Python实现
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07-03 809
本文用Python实现了FPGrowth算法，并用kaggle上的超市数据集进行了测试。对每一个item的名称，出现的次数，以及对应的第一个FP树中的节点链接进行了存储。函数是主要的入口，该方法接收数据作为输入，执行了FPGrowth算法的主要流程。仿照sklearn接口的设计方式，来实现FPGrowth算法。可以通过更改ThresHold的值来得到不同的输出结果。在kaggle提供的数据集中，对算法进行了测试。方法并没有写，可以自行定义。以上两个节点定义中的。
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四、代码实现（python） 以下代码来自Peter Harrington《Machine Learing in Action》代码如下（保存为fpGrowth.py)： # -- coding: utf-8 -- class treeNode: # FP树中节点的类定义，用于构建FP树 def __init__(self, nameValue, num...
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