用python写FP-Tree算法

FP-Tree算法用于发现频繁项集，是一种基于树结构的算法。以下是一个简单的Python实现：

首先，需要定义一个类来表示FP-Tree中的每个节点：

class TreeNode:
    def __init__(self, name, count, parent):
        self.name = name
        self.count = count
        self.parent = parent
        self.children = {}
        self.next = None

其中，name表示节点的名称，count表示节点的出现次数，parent表示节点的父节点，children表示节点的子节点，next表示节点的下一个节点（用于连接FP-Tree的相同项）。

接下来，需要定义一个函数来构建FP-Tree：

def build_tree(data, min_support):
    # 第一遍扫描数据，统计每个项的出现次数
    item_counts = {}
    for trans in data:
        for item in trans:
            if item in item_counts:
                item_counts[item] += 1
            else:
                item_counts[item] = 1

    # 删除不满足最小支持度的项
    freq_items = {k: v for k, v in item_counts.items() if v >= min_support}

    # 如果没有频繁项，则返回空
    if not freq_items:
        return None, None

    # 对频繁项按照出现次数进行排序
    sorted_items = sorted(freq_items.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))

    # 构建根节点
    root = TreeNode(None, 0, None)

    # 第二遍扫描数据，构建FP-Tree
    for trans in data:
        # 按照出现次数排序后的项
        ordered_items = [item for item, _ in sorted_items if item in trans]

        # 从根节点开始，添加每个项到FP-Tree
        curr_node = root
        for item in ordered_items:
            if item in curr_node.children:
                # 如果项已存在，则增加计数
                child = curr_node.children[item]
                child.count += 1
            else:
                # 否则，添加新的节点
                child = TreeNode(item, 1, curr_node)
                curr_node.children[item] = child

                # 连接FP-Tree的相同项
                if item in freq_items:
                    if freq_items[item][1] is None:
                        freq_items[item][1] = child
                    else:
                        curr = freq_items[item][1]
                        while curr.next is not None:
                            curr = curr.next
                        curr.next = child

            curr_node = child

    return root, freq_items

其中，data表示数据集，min_support表示最小支持度。该函数首先统计每个项的出现次数，并删除不满足最小支持度的项。然后，按照出现次数排序后的项，从根节点开始，添加每个项到FP-Tree中。如果项已存在，则增加计数；否则，添加新的节点，并连接FP-Tree的相同项。

最后，可以使用递归来挖掘频繁项集：

def find_patterns(tree, freq_items, prefix):
    patterns = []

    # 对于每个频繁项，生成其对应的频繁项集
    for item, node in freq_items.items():
        support = node[0]

        # 如果项集包含前缀，则添加到结果集
        curr_prefix = prefix + [item]
        patterns.append((curr_prefix, support))

        # 递归地挖掘以该项为结尾的频繁项集
        cond_tree, cond_freq_items = build_tree(get_conditional_data(node[1]), min_support)
        if cond_tree is not None:
            patterns.extend(find_patterns(cond_tree, cond_freq_items, curr_prefix))

    return patterns

def get_conditional_data(node):
    # 从当前节点追溯到根节点，生成条件模式基
    cond_data = []
    while node is not None:
        path = []
        curr = node
        while curr.parent is not None:
            path.append(curr.name)
            curr = curr.parent
        cond_data.append(path)
        node = node.next

    return cond_data

其中，find_patterns函数从每个频繁项生成其对应的频繁项集，并递归地挖掘以该项为结尾的频繁项集。get_conditional_data函数从当前节点追溯到根节点，生成条件模式基。

这样，就可以用Python实现FP-Tree算法了。