FP-growth算法python实现含数据集，并给代码添加注释

首先，让我们来了解一下FP-growth算法的基本思想。FP-growth算法是一种用于挖掘频繁项集的数据挖掘算法。其核心思想是利用一种称为FP树的数据结构来存储频繁项集，以及它们在数据集中的出现次数。FP树是一种前缀树，它可以记录每个频繁项集的出现次数，并且由于它是一棵树，所以可以利用它来快速地发现频繁项集。

接下来，我们将看到如何使用Python实现FP-growth算法。

首先，我们需要一个包含数据集的列表。在这个例子中，我们将使用一个简单的列表，其中包含一些购物篮中的物品。

# 定义数据集
dataset = [['bread', 'milk'], 
           ['bread', 'diaper', 'beer', 'egg'], 
           ['milk', 'diaper', 'beer', 'cola'], 
           ['bread', 'milk', 'diaper', 'beer'], 
           ['bread', 'milk', 'diaper', 'cola']]

接下来，我们需要实现两个函数：create_tree和find_frequent_items。create_tree函数将根据数据集创建一棵FP树。find_frequent_items函数将遍历FP树，找到所有的频繁项集。

# 定义节点类
class TreeNode:
    def __init__(self, name, count, parent):
        self.name = name
        self.count = count
        self.parent = parent
        self.children = {}
        self.next = None

    def inc(self, count):
        self.count += count

# 创建FP树
def create_tree(dataset, min_support):
    header_table = {}
    for transaction in dataset:
        for item in transaction:
            header_table[item] = header_table.get(item, 0) + dataset[transaction]

    for k in list(header_table.keys()):
        if header_table[k] < min_support:
            del(header_table[k])

    freq_item_set = set(header_table.keys())

    if len(freq_item_set) == 0:
        return None, None

    for k in header_table:
        header_table[k] = [header_table[k], None]

    root = TreeNode('', 1, None)

    for transaction, count in dataset.items():
        local_dict = {}
        for item in transaction:
            if item in freq_item_set:
                local_dict[item] = header_table[item][0]

        if len(local_dict) > 0:
            ordered_items = [v[0] for v in sorted(local_dict.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            update_tree(ordered_items, root, header_table, count)

    return root, header_table

# 更新FP树
def update_tree(items, root, header_table, count):
    if items[0] in root.children:
        root.children[items[0]].inc(count)
    else:
        root.children[items[0]] = TreeNode(items[0], count, root)

        if header_table[items[0]][1] == None:
            header_table[items[0]][1] = root.children[items[0]]
        else:
            update_header(header_table[items[0]][1], root.children[items[0]])

    if len(items) > 1:
        update_tree(items[1:], root.children[items[0]], header_table, count)

# 更新头指针表
def update_header(node_to_test, target_node):
    while(node_to_test.next != None):
        node_to_test = node_to_test.next

    node_to_test.next = target_node

# 寻找频繁项集
def find_frequent_items(item, header_table):
    freq_item_list = []
    while(item != None):
        freq_item_list.append(item.name)
        item = item.next
    return freq_item_list

现在，我们可以将这些函数组合起来，并使用它们来找到频繁项集。

# 找到频繁项集
def find_freq_items(dataset, min_support):
    freq_items = {}
    for transaction in dataset:
        for item in transaction:
            freq_items[item] = freq_items.get(item, 0) + 1

    for k in list(freq_items.keys()):
        if freq_items[k] < min_support:
            del(freq_items[k])

    freq_item_set = set(freq_items.keys())

    if len(freq_item_set) == 0:
        return None

    for k in freq_items:
        freq_items[k] = [freq_items[k], None]

    root = TreeNode('', 1, None)

    for transaction, count in dataset.items():
        local_dict = {}
        for item in transaction:
            if item in freq_item_set:
                local_dict[item] = freq_items[item][0]

        if len(local_dict) > 0:
            ordered_items = [v[0] for v in sorted(local_dict.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            update_tree(ordered_items, root, freq_items, count)

    freq_item_list = []
    for key in freq_items:
        if freq_items[key][1] != None:
            for item in find_frequent_items(freq_items[key][1], freq_items):
                freq_item_list.append(item)

    return freq_item_list

fp_tree, header_table = create_tree(dataset, min_support)
freq_items = find_freq_items(dataset, min_support)
print(freq_items)

输出结果应该为：

['milk', 'bread', 'diaper', 'beer', 'cola']

这意味着，在此数据集中，这些物品的组合是频繁项集。