fpgrowth算法结果分析

FPGrowth（频繁模式增长）是一种用于挖掘频繁项集的数据挖掘算法。它通过构建一棵FP树来高效地发现频繁项集，同时避免了产生候选项集的过程。

在进行FPGrowth算法的结果分析时，可以关注以下几个方面：

1. 频繁项集：FPGrowth算法可以找到数据集中的频繁项集，即经常出现在数据中的项集。通过分析频繁项集，可以了解到数据集中的常见组合和关联规则。

2. 频繁项集的支持度：支持度表示一个项集在数据集中出现的次数或频率。通过计算频繁项集的支持度，可以了解到不同频繁项集的重要性和出现频率。

3. 关联规则：FPGrowth算法可以根据频繁项集得到关联规则，即项集之间的关联性。通过分析关联规则，可以了解到不同项集之间的相关性和依赖关系。

4. 支持度和置信度：在分析结果时，可以关注不同频繁项集和关联规则的支持度和置信度。支持度衡量了一个项集或规则在数据集中出现的频率，而置信度衡量了关联规则的可信程度。

5. 可视化展示：为了更好地理解和解释FPGrowth算法的结果，可以使用可视化工具将频繁项集和关联规则以图表或图形的方式展示出来，从而更直观地观察和分析。

总的来说，FPGrowth算法的结果分析可以帮助我们了解数据集中的频繁项集、关联规则以及它们之间的关系，从而为决策和业务应用提供支持。