用python实现fp-growth算法，输出频繁项集总数

在Python中实现FP-Growth算法通常会使用`mlxtend`库提供的`fpgrowth`函数，这是一个简单易用的工具。以下是基本步骤：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth

# 假设你的交易数据是一个二维列表，每一行代表一次交易
transactions = [['milk', 'bread'], ['bread', 'diapers', 'beer'], ['milk', 'diapers', 'beer']]

# 将交易数据转换为编码形式
te = TransactionEncoder()
X = te.fit(transactions).transform(transactions)

# 定义最小支持度（例如0.6）
min_support = 0.6

# 使用FP-Growth算法找到频繁项集
patterns = fpgrowth(X, min_support=min_support, use_colnames=True)

# 输出频繁项集的数量（即频繁项集集合的大小）
num_frequent_itemsets = len(patterns['itemsets'])

print(f"频繁项集总数: {num_frequent_itemsets}")

注意：实际运行此代码前，需要先安装`mlxtend`库（`pip install mlxtend`）。另外，`use_colnames`参数将列名添加到结果中，如果你的数据不需要列名，可以将其设置为`False`。