fpgrowth算法的matlab实现

FPGrowth算法是一种用于频繁项集挖掘的算法，它可以高效地发现数据中的频繁项集。下面是FPGrowth算法的MATLAB实现示例：

function FPGrowth()
    % 数据集
    dataset = {'A', 'C', 'D', 'B'; 'C', 'E'; 'A', 'C', 'E'; 'E', 'B'};
    
    % 设置最小支持度计数
    minSupportCount = 2;
    
    % 构建频繁项集
    [frequentItemsets, supportCounts] = buildFrequentItemsets(dataset, minSupportCount);
    
    % 输出频繁项集和支持度计数
    disp('Frequent itemsets:');
    disp(frequentItemsets);
    disp('Support counts:');
    disp(supportCounts);
end

function [frequentItemsets, supportCounts] = buildFrequentItemsets(dataset, minSupportCount)
    % 构建初始的候选项集，每个项作为一个候选项集
    candidateItemsets = unique(dataset(:));
    
    frequentItemsets = {};  % 频繁项集列表
    supportCounts = [];     % 支持度计数列表
    
    while ~isempty(candidateItemsets)
        % 计算候选项集在数据集中的支持度计数
        itemsetCounts = countItemsetOccurrence(dataset, candidateItemsets);
        
        % 找到满足最小支持度计数的频繁项集
        frequentIndices = itemsetCounts >= minSupportCount;
        frequentItemsets = [frequentItemsets; candidateItemsets(frequentIndices)];
        supportCounts = [supportCounts; itemsetCounts(frequentIndices)];
        
        % 生成下一轮的候选项集
        candidateItemsets = generateCandidateItemsets(frequentItemsets);
    end
end

function itemsetCounts = countItemsetOccurrence(dataset, itemsets)
    itemsetCounts = zeros(size(itemsets));
    
    for i = 1:numel(itemsets)
        itemset = itemsets{i};
        
        for j = 1:size(dataset, 1)
            transaction = dataset(j, :);
            isContained = all(ismember(itemset, transaction));
            
            if isContained
                itemsetCounts(i) = itemsetCounts(i) + 1;
            end
        end
    end
end

function candidateItemsets = generateCandidateItemsets(frequentItemsets)
    candidateItemsets = {};
    
    for i = 1:numel(frequentItemsets)
        for j = (i + 1):numel(frequentItemsets)
            itemset1 = frequentItemsets{i};
            itemset2 = frequentItemsets{j};
            
            if numel(itemset1) ~= numel(itemset2)
                continue;
            end
            
            if numel(itemset1) == 1
                candidateItemset = [itemset1, itemset2];
                
                if ~any(ismember(candidateItemsets, candidateItemset))
                    candidateItemsets{end + 1} = candidateItemset;
                end
            else
                % 检查前k-1项是否相同
                k = numel(itemset1);
                
                if ~isequal(itemset1(1:(k - 1)), itemset2(1:(k - 1)))
                    continue;
                end
                
                % 拼接最后一项
                candidateItemset = [itemset1, itemset2(k)];
                
                if ~any(ismember(candidateItemsets, candidateItemset))
                    candidateItemsets{end + 1} = candidateItemset;
                end
            end
        end
    end
end

这是一个简单的FPGrowth算法的MATLAB实现示例，可以根据你的具体需求进行修改和优化。希望对你有帮助！