逐层发现算法Apriori及无侯选集发现算法FP-Growth算法的不同

逐层发现算法Apriori和无侯选集发现算法FP-Growth是两种常用的关联规则挖掘算法，它们在挖掘频繁项集和关联规则时有一些不同之处。

Apriori算法是一种基于候选集的逐层搜索算法。它的核心思想是通过生成候选集和剪枝操作来逐步减小搜索空间，从而找到频繁项集。具体步骤如下：
1. 初始化：扫描数据集，统计每个项的支持度，并根据最小支持度阈值生成频繁1-项集。
2. 逐层生成候选集：根据频繁k-1项集生成候选k-项集。
3. 剪枝操作：对生成的候选k-项集进行剪枝操作，去除不满足Apriori性质的候选项集。
4. 计算支持度：扫描数据集，统计每个候选项集的支持度，并根据最小支持度阈值生成频繁k-项集。
5. 重复步骤2-4，直到无法生成更多的频繁项集。

FP-Growth算法是一种基于前缀树（FP树）的无侯选集发现算法。它通过构建FP树来表示数据集，并利用树的结构进行频繁项集的挖掘。具体步骤如下：
1. 构建FP树：扫描数据集，统计每个项的支持度，并构建FP树。
2. 构建条件模式基：对于每个频繁项，构建其条件模式基，即以该频繁项为结尾的路径集合。
3. 递归挖掘频繁项集：对于每个频繁项，以其条件模式基为输入，递归地构建条件FP树，并挖掘频繁项集。

Apriori算法和FP-Growth算法的不同之处在于：
1. 候选集生成方式：Apriori算法通过生成候选集的方式来搜索频繁项集，而FP-Growth算法通过构建FP树来搜索频繁项集，无需生成候选集。
2. 剪枝操作：Apriori算法在每一层都需要进行剪枝操作，去除不满足Apriori性质的候选项集，而FP-Growth算法通过构建FP树来避免了显式的剪枝操作。
3. 数据结构：Apriori算法使用候选集和事务数据库来存储数据，而FP-Growth算法使用FP树和条件模式基来存储数据，更加紧凑和高效。