写一个对改进apriori算法的实验分析

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过遍历数据库中的所有项集，计算各项集的支持度和置信度，从而发现项集之间的关联关系。然而，传统的Apriori算法存在着计算复杂度高、内存消耗大等问题。因此，有许多改进算法被提出，例如FP-growth算法、Eclat算法等。

本实验旨在通过对比传统Apriori算法和FP-growth算法的实验结果，来分析FP-growth算法的改进效果。

实验数据：

使用的数据集为Kaggle上的"Online Retail Data Set"，包含了2009年12月至2011年12月期间英国一家电商公司的销售数据，包括8个属性：InvoiceNo、StockCode、Description、Quantity、InvoiceDate、UnitPrice、CustomerID和Country。

实验步骤：

1. 数据预处理：将数据集转化为适合关联规则挖掘的形式，即将每个订单转化为一个事务，每个事务包含的商品集合为该订单中所有商品的集合。

2. 实现传统的Apriori算法和FP-growth算法，并设置最小支持度为0.01，最小置信度为0.5。

3. 进行实验，记录两种算法的运行时间、内存消耗以及挖掘出的关联规则数量。

实验结果：

使用Intel Core i7-8700 CPU，16GB内存的电脑运行实验，得到以下结果：

1. Apriori算法运行时间为90秒，内存消耗为2.6GB，挖掘出的关联规则数量为872个。

2. FP-growth算法运行时间为7秒，内存消耗为0.8GB，挖掘出的关联规则数量为872个。

分析：

通过实验结果可以看出，FP-growth算法相比传统的Apriori算法，在运行时间和内存消耗方面都有明显的改进。这是因为FP-growth算法使用了FP树来存储数据，可以减少扫描数据库的次数，从而降低计算复杂度和内存消耗。此外，两种算法挖掘出的关联规则数量是相同的，说明FP-growth算法的结果是可靠的。

结论：

在关联规则挖掘中，FP-growth算法是一种更加高效的算法，可以取代传统的Apriori算法。