fpgrowth算法matlab的详细代码

FPGrowth算法是一种基于频繁模式挖掘的数据挖掘技术，常用于市场篮子分析等场景。在MATLAB中，你可以使用`apriori`函数结合`fpgrowth`函数来实现Frequent Pattern Growth（FP-Growth）算法。以下是一个简单的示例代码：

% 导入数据集 (假设数据集是一个交易记录的矩阵，每个行代表一次交易，列代表商品)
transactions = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为你实际的文件路径

% 将数据转换为二进制表格
binaryTable = table2array(transactions(:, 2:end))'; % 假设前一列为交易ID

% 设置最小支持度和最小置信度阈值
minSupport = 0.5; % 最小支持度
minConfidence = 0.7; % 最小置信度

% 使用apriori函数生成候选项集
candidateSets = apriori(binaryTable, 'MinSupport', minSupport);

% 对候选项集进行fp_growth扩展
patterns = fpgrowth(candidateSets, 'NumSymbols', max(max(binaryTable)));

% 筛选出频繁模式（即关联规则）
frequentPatterns = patterns(patterns.Support >= minSupport & patterns.Confidence >= minConfidence);

% 打印结果
disp(frequentPatterns);

注意：
1. 你需要安装MATLAB的数据挖掘工具箱才能运行上述代码。
2. `readtable`函数是用来读取CSV文件的，如果你的数据存储在其他格式，请相应地调整。
3. 这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要对数据预处理、性能优化等。