FIMT-DD算法的原理
时间: 2023-11-10 07:22:43 浏览: 52
FIMT-DD(Frequent Itemset Mining Tree with Double-Description)算法是一种基于增量式方法的频繁模式挖掘算法。它的主要思想是利用数据流中的频繁项集来建立一棵FP-Tree(频繁模式树),并通过对FP-Tree进行剪枝和压缩来实现高效的频繁项集挖掘。
FIMT-DD算法的具体步骤如下:
1. 初始化:创建一个空的FP-Tree和一个空的频繁项集列表。
2. 读取数据流:逐个读取数据流中的事务,将其插入到FP-Tree中。
3. 更新频繁项集:每当有新的事务被插入到FP-Tree中时,就更新频繁项集。具体地,从FP-Tree的根节点开始,逐层扫描FP-Tree,对每个节点都计算其支持度,并将支持度大于等于最小支持度阈值的项集加入频繁项集列表中。
4. 压缩FP-Tree:每当FP-Tree中的某个节点的支持度小于最小支持度阈值时,就将该节点从FP-Tree中删除,并将其父节点的支持度增加相应的值。如果删除某个节点后,其父节点的支持度也小于最小支持度阈值,那么就继续往上递归删除。
5. 剪枝FP-Tree:在FP-Tree中,有些节点的子树可能不包含任何频繁项集,因此可以将这些子树剪枝掉,从而减少FP-Tree的规模。
6. 重建FP-Tree:当FP-Tree的规模达到一定阈值时,就可以将其压缩成一个更小的FP-Tree。具体地,可以先将FP-Tree进行剪枝,然后再将其转化成一个新的FP-Tree。
7. 终止条件:当所有的事务都被读取完毕后,FP-Tree中剩余的项集就是频繁项集。
FIMT-DD算法的主要优点是可以处理大规模数据流,并且可以动态地更新频繁项集。它的主要缺点是需要维护一个较大的FP-Tree,因此对内存资源的要求比较高。