fpgrowth可视化

FP-growth是一种常用的关联规则挖掘算法，它可以用于发现数据集中的频繁项集。要对FP-growth结果进行可视化，可以使用一些工具来绘制频繁项集的图形。

一种常用的工具是Graphviz，它是一个开源的图形可视化工具。Graphviz支持多种绘图语言，其中包括DOT语言。可以将FP-growth算法的结果保存为DOT格式，然后使用Graphviz将其转换为可视化图形。

以下是一个简单的Python脚本，可以将FP-growth算法的结果保存为DOT格式：

from fp_growth import find_frequent_itemsets

# 数据集
dataset = [['a', 'b', 'c'], ['b', 'c'], ['a'], ['a', 'c'], ['b']]

# 最小支持度
minsup = 2

# 查找频繁项集
freq_itemsets = find_frequent_itemsets(dataset, minsup)

# 将结果保存为DOT格式
with open('fpgrowth.dot', 'w') as f:
    f.write('digraph G {\n')
    for itemset, support in freq_itemsets:
        f.write('\t"{0}" [label="{0} ({1})"];\n'.format(', '.join(itemset), support))
        if len(itemset) > 1:
            for i in range(len(itemset)-1):
                f.write('\t"{0}" -> "{1}" [label=""];\n'.format(', '.join(itemset[i:i+2]), ', '.join(itemset[i+1:i+2])))
    f.write('}')

上述代码使用了Python的fp_growth库来查找频繁项集，并使用DOT语言将结果保存到fpgrowth.dot文件中。可以使用Graphviz的dot命令将fpgrowth.dot转换为图形文件，例如PNG格式的图片：

dot -Tpng fpgrowth.dot -o fpgrowth.png

执行上述命令后，将在当前目录下生成一个名为fpgrowth.png的图形文件，其中包含了FP-growth算法的频繁项集。