fpgrowth算法伪代码

以下是fpgrowth算法的伪代码：

FP-Growth算法（D，minsup）

1. 扫描数据集D，统计每个项的支持度，并构造项头表。

2. 根据项头表，对D进行重构，只保留频繁项，并将它们按照支持度从大到小排序。

3. 初始化FP-树的根节点为空，遍历D的每个事务T，依次插入T到FP-树中。

4. 对于每个项头表中的项i，构建条件模式基ConditionalPatternBase，然后递归构建条件FP-树ConditionalFPTree_i，并输出频繁项集。

5. 对于每个条件FP-树ConditionalFPTree_i，重复步骤2到步骤4，直到不能再构建出更多的频繁项集。

6. 输出所有的频繁项集。

其中，D为数据集，minsup为最小支持度阈值。FP-树是一种紧凑的数据结构，它用于存储数据集中的频繁项集，并且能够高效地发现频繁项集。在FP-Growth算法中，通过构建FP-树和递归地构建条件FP-树，可以高效地挖掘出数据集中的频繁项集。

相关问题

基于Apriori算法和FP-Growth算法的关联规则挖掘实例

好的，我可以为您提供一个基于Apriori算法和FP-Growth算法的关联规则挖掘实例。

假设我们有一个超市的销售数据，其中包含了不同商品的交易记录。我们希望挖掘出哪些商品之间存在着关联关系，以便超市可以根据这些关联关系制定更加有效的促销策略。

首先，我们使用Apriori算法进行关联规则挖掘。Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过寻找频繁项集并生成关联规则来发现不同商品之间的关联关系。

我们可以使用如下的伪代码实现Apriori算法：

1. 扫描数据集，统计每个项的支持度
2. 根据最小支持度过滤掉支持度小于该值的项
3. 对剩余的项进行两两组合，得到候选项集
4. 扫描数据集，统计候选项集的支持度
5. 根据最小支持度过滤掉支持度小于该值的候选项集
6. 对剩余的候选项集进行两两组合，得到新的候选项集
7. 重复步骤4-6，直到不能再生成新的候选项集
8. 根据生成的频繁项集，生成关联规则，并计算其支持度和置信度
9. 根据最小置信度过滤掉置信度小于该值的关联规则

接下来，我们使用FP-Growth算法进行关联规则挖掘。FP-Growth算法是一种基于树结构的挖掘方法，通过构建频繁模式树来发现不同商品之间的关联关系。

我们可以使用如下的伪代码实现FP-Growth算法：

1. 扫描数据集，统计每个项的支持度
2. 根据最小支持度过滤掉支持度小于该值的项
3. 根据剩余项的支持度构建FP树
4. 对每个项的条件模式基进行递归，得到条件模式树，并对其进行剪枝和合并
5. 对每个项的条件模式基进行递归，得到频繁项集
6. 根据生成的频繁项集，生成关联规则，并计算其支持度和置信度
7. 根据最小置信度过滤掉置信度小于该值的关联规则

通过上述算法，我们可以得到不同商品之间的关联规则，并根据其支持度和置信度进行筛选和排序，以便超市可以根据这些关联关系制定更加有效的促销策略。