FP-tree算法是数据挖掘中用于发现频繁模式的方法，包括构造FP-tree和挖掘频繁模式两步。首先，扫描数据库得到频繁1-项集并按支持度排序，再扫描构建FP-tree。例如，通过分析事务数据库，逐步加入事务形成FP-tree，并生成条件模式基。FP-tree算法减少了候选集的生成，但内存开销较大，适用于单维布尔关联规则挖掘。
FP-tree两个主要步骤：
1. 利用事务数据库中的数据构造FP-tree；
2. 从FP-tree中挖掘频繁模式。
具体过程：
1.扫描数据库一次，得到频繁1-项集。
2.把项按支持度递减排序。
3.再一次扫描数据库，建立FP-tree。
为了方便大家理解，下面附上一个简单的例子。
给出一个具体的事务数据库：
利用出现的次数计算频繁1-项目集。
重新调整事务数据库：（在这里是对于每一个Items进行调整，把支持度高的放在前面）
创建根结点和频繁项目表：
加入第一个事务（I2，I1，I5ÿ
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