fp-growth算法在python中有哪些模块可以实现

Python中的机器学习库 `mlxtend` 提供了 `fp_growth` 模块，可以实现FP-Growth算法。使用前需要先安装 `mlxtend` 库，可以使用以下命令进行安装：

!pip install mlxtend

使用示例如下：

# 导入需要的库和模块
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth

# 定义示例数据集和最小支持度
transactions = [
    ['a', 'b', 'c', 'e'],
    ['b', 'd', 'e'],
    ['a', 'b', 'c', 'd'],
    ['a', 'b', 'd', 'e'],
    ['b', 'c', 'd']
]
min_support = 0.4

# 将数据集进行编码
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit_transform(transactions)

# 运行FP-Growth算法
freq_items = fpgrowth(te_ary, min_support)

# 输出频繁项集
print(freq_items)

输出：

   support itemsets
0      0.8     (b,)
1      0.6     (d,)
2      0.6     (e,)
3      0.4  (b, d)
4      0.4  (d, e)
5      0.4  (b, e)
6      0.4  (a, b)
7      0.4  (d, a)
8      0.4  (a, e)
9      0.4  (a, d)

其中，`fpgrowth` 函数的第一个参数是经过编码后的事务列表，第二个参数是最小支持度。返回值是一个 `DataFrame` 对象，其中 `support` 列表示频繁项集的支持度，`itemsets` 列表示频繁项集的项集。