fp-growth算法matlab代码

在MATLAB中，实现FP-Growth（Frequency-Pruning）算法的基本步骤已经描述过了，这里提供一个简化的代码片段作为参考：

% 假设交易数据（购物篮）保存在一个cell数组transactions中
transactions = {'牛奶', '面包', '鸡蛋', '牛奶', '面包', '啤酒'}; % 示例数据
transactions = cellfun(@(x) textscan(x,'%s'),transactions,'UniformOutput',false); % 转换为数值列表

% 定义参数
minSupport = 0.5; % 最小支持度
maxPatternLength = length(max(transactions, [], 2)); % 获取最大项目数

% 预处理数据
items = unique([transactions{:}]);
numItems = numel(items);

% 初始化
patternCount = zeros(numItems, 1);
patterns = cell(1, maxPatternLength);
frequentItemsets = [];

% 主循环
for patternLength = 1:maxPatternLength
    % 计算每个项目的支持度
    for i = 1:numItems
        patternCount(i) = sum(strcmp(items{i}, transactions));
    end
    
    % 创建候选频繁项集
    candidateFrequentItemsets = find(patternCount >= minSupport * numTransactions);
    
    % 构建频繁项集
    if ~isempty(candidateFrequentItemsets)
        frequentItemsets = [frequentItemsets; candidateFrequentItemsets];
        
        % 递归地构建FP-tree
        currentPattern = frequentItemsets(end,:);
        patterns{end+1} = items(currentPattern);
        tree = buildFPTree(frequentItemsets, items, currentPattern);
        
        % 修剪和提取频繁模式
        [newFrequentItemsets, newPatterns] = extractFrequentPatterns(tree, patternLength);
        frequentItemsets = [frequentItemsets; newFrequentItemsets];
        patterns{end+1:end+length(newPatterns)} = newPatterns;
    end
end

function tree = buildFPTree(itemsets, items, currentPattern)
    % ... 实现FP树构建的具体函数 ...
end

function [newFrequentItemsets, newPatterns] = extractFrequentPatterns(tree, patternLength)
    % ... 实现频繁模式提取的具体函数 ...
end

% 输出频繁模式
disp('Frequent Patterns:');
disp(patterns);

请注意，上述代码中的`buildFPTree`和`extractFrequentPatterns`函数需要你自己实现，因为它们是FP-Growth算法的核心部分。这部分涉及创建和操作FP树，以及剪枝和查找频繁模式，这通常是递归的过程。