请简述Apriori算法和FP-growth算法的基本原理,并简述他们的区别
时间: 2024-06-06 20:07:04 浏览: 109
Python机器学习关联规则资源(apriori算法、fpgrowth算法)原理讲解
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Apriori算法:
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法,它的核心思想是利用“先验知识原则”,即如果一个项集是频繁的,那么它的子集也一定是频繁的。Apriori算法的基本原理是通过对数据集进行多次扫描,来发现频繁项集。在每一次扫描中,算法会生成当前候选项集的支持度计数,然后根据最小支持度阈值,筛选掉不满足要求的项集,最后得到频繁项集。
FP-growth算法:
FP-growth算法是一种基于FP树的挖掘方法,它的核心思想是将数据集压缩成一棵FP树,然后利用FP树的性质来发现频繁项集。FP-growth算法的基本原理是先构建FP树,然后利用树的结构和头指针表来高效地发现频繁项集。在构建FP树的过程中,算法会将每个事务按照出现的顺序插入到树中,然后利用链表连接相同项的节点,最后得到一棵压缩的FP树。
Apriori算法和FP-growth算法的区别:
1.算法原理不同:Apriori算法是基于候选项集的生成与支持度计算,而FP-growth算法则是基于FP树的构建和路径挖掘。
2.算法效率不同:Apriori算法需要多次扫描数据集,计算候选项集的支持度,效率较低;而FP-growth算法只需要两次扫描数据集,构建FP树和挖掘频繁项集,效率较高。
3.空间复杂度不同:Apriori算法需要存储大量的候选项集,所需的空间较大;而FP-growth算法只需要存储一棵FP树和头指针表,所需的空间较小。
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