FP-growth关联算法：Python实现与应用

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
dataset =