FP算法Python实现完整代码

以下是FP算法的Python实现完整代码：

# 定义FP树节点
class TreeNode:
    def __init__(self, name, count, parent):
        self.name = name   # 节点名字
        self.count = count   # 节点计数
        self.parent = parent   # 父节点
        self.children = {}   # 子节点

    # 增加节点计数
    def increase_count(self, count):
        self.count += count

    # 打印节点信息
    def __repr__(self):
        return f'{self.name}:{self.count}'

# 定义FP树
class FPTree:
    def __init__(self, data, min_sup):
        self.root = TreeNode('root', 0, None)   # 根节点
        self.header_table = {}   # 头指针表
        self.min_sup = min_sup   # 最小支持度
        self.freq_items = {}   # 频繁项集

        # 构建FP树
        for itemset, count in data:
            self.insert(itemset, count)

    # 插入事务
    def insert(self, itemset, count):
        current_node = self.root
        for item in itemset:
            if item in current_node.children:
                # 如果节点已经存在，则增加节点计数
                current_node.children[item].increase_count(count)
            else:
                # 如果节点不存在，则创建新节点
                new_node = TreeNode(item, count, current_node)
                current_node.children[item] = new_node

                # 更新头指针表
                if item in self.header_table:
                    self.header_table[item][-1].parent = new_node
                    self.header_table[item].append(new_node)
                else:
                    self.header_table[item] = [new_node]

            current_node = current_node.children[item]

    # 获取条件模式基
    def get_conditional_pattern_base(self, item):
        pattern_base = []
        node = self.header_table[item][-1].parent
        while node.name != 'root':
            pattern_base.append(node)
            node = node.parent
        return pattern_base

    # 构建条件FP树
    def build_conditional_fp_tree(self, item):
        conditional_data = []
        for node in self.header_table[item]:
            count = node.count
            itemset = []
            while node.parent.name != 'root':
                itemset.append(node.parent.name)
                node = node.parent
            conditional_data.append((itemset, count))

        return FPTree(conditional_data, self.min_sup)

    # 挖掘频繁项集
    def mine_freq_items(self):
        for item in self.header_table:
            cond_tree = self.build_conditional_fp_tree(item)
            if len(cond_tree.header_table) > 0:
                cond_tree.mine_freq_items()

            # 更新频繁项集
            for itemset, count in cond_tree.freq_items.items():
                itemset.append(item)
                self.freq_items[tuple(itemset)] = count

        # 更新频繁项集
        for itemset, count in self.header_table.items():
            if len(self.header_table[itemset]) >= self.min_sup:
                self.freq_items[(itemset,)] = sum([node.count for node in self.header_table[itemset]])

# FP算法
def fp_algorithm(data, min_sup):
    fp_tree = FPTree(data, min_sup)
    fp_tree.mine_freq_items()
    return fp_tree.freq_items

这个代码实现了FP算法，并且可以找出所有的频繁项集。如果你有任何问题或者需要进一步的解释，请随时在评论区提问。