数据库课程设计根据文件完成代码

为了完成基于FP-Growth算法的关联规则挖掘数据库课程设计，你可以按照以下步骤编写代码：

### 实验目的
1. 掌握关联规则挖掘的FP-Growth算法。
2. 将FP-Growth算法用具体的编程语言实现。

### 实验设备及器件
1. IBM PC机 一台
2. 打印机 一台

### 实验内容
#### 输入
- **算法**: FP-Growth
- **D**: 事务数据库
- **min_sup**: 最小支持度阈值

#### 输出
- **频繁模式的完全集**

### 方法
1. **构建FP树**
- **步骤**:
1. 扫描事务数据库D一次，收集频繁项的集合F和它们的支持度计数。
2. 对F按支持度计数降序排序，结果为频繁项列表L。
3. 创建FP树的根节点，以"null"标记它。
4. 对于D中每个事务Trans，执行：
- 选择Trans中的频繁项，并按L中的次序排序。
- 设排序后的频繁项列表为[pIP]，其中p是第一个元素，P是剩余元素的列表。
- 调用`insert_tree([pIP], T)`。该过程执行情况如下：
- 如果T有子女N使得N.item-name = p.item-name，则N的计数增加1；否则，创建一个新节点N，将其计数设置为1，链接到它的父节点T，并通过结点链结构将其链接到具有相同item-name的节点。
- 如果P非空，则递归地调用`insert_tree(P, N)`。

2. **FP树的挖掘**
- **过程**:

     def FP_growth(Tree, alpha):
         if Tree包含单个路径P:
             for 路径P中结点的每个组合beta:
                 生成模式beta U alpha，其支持度计数support_count等于beta中结点的最小支持度计数
         else:
             for Tree的头表中的每个a:
                 生成一个模式beta = a U alpha，其支持度计数support_count = a.support_count
                 构造beta的条件模式基，然后构造beta的条件FP树Tree_beta
                 if Tree_beta不为空:
                     调用FP_growth(Tree_beta, beta)

### 实验步骤
1. 编制程序。
2. 调试程序。可以采用以下的数据库D作为原始数据调试程序，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
- **事务数据库**:
| TID | 项ID的列表 |
|------|----------------|
| T100 | I1, I2, I5 |
| T200 | I2, I4 |
| T300 | I2, I3 |
| T400 | I1, I2, I4 |
| T500 | I1, I3 |
| T600 | I2, I3 |
| T700 | I1, I3 |
| T800 | I1, I2, I3, I5 |
| T900 | I1, I2, I3 |

- **频繁项集**:
- **频繁1项集 L1**:
| 项集 | 支持度计数 |
|---------|------------|
| {I1} | 6 |
| {I2} | 7 |
| {I3} | 6 |
| {I4} | 2 |
| {I5} | 2 |

- **频繁2项集 L2**:
| 项集 | 支持度计数 |
|-------------|------------|
| {I1, I2} | 4 |
| {I1, I3} | 4 |
| {I2, I3} | 4 |
| {I1, I5} | 2 |
| {I2, I4} | 2 |
| {I2, I5} | 2 |
| {I1, I2, I5}| 2 |

- **频繁3项集 L3**:
| 项集 | 支持度计数 |
|-----------------|------------|
| {I1, I2, I3} | 2 |

### 示例代码（Python）

class TreeNode:
    def __init__(self, name, count, parent):
        self.name = name
        self.count = count
        self.parent = parent
        self.children = {}
        self.node_link = None

def create_tree(data_set, min_support):
    header_table = {}
    for trans in data_set:
        for item in trans:
            header_table[item] = header_table.get(item, 0) + data_set[trans]
    
    header_table = {k: v for k, v in header_table.items() if v >= min_support}
    freq_itemset = set(header_table.keys())
    
    if len(freq_itemset) == 0:
        return None, None
    
    for k in header_table:
        header_table[k] = [header_table[k], None]
    
    ret_tree = TreeNode('Null Set', 1, None)
    for trans, count in data_set.items():
        local_d = {}
        for item in trans:
            if item in freq_itemset:
                local_d[item] = header_table[item][0]
        if len(local_d) > 0:
            ordered_items = [v[0] for v in sorted(local_d.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            update_tree(ordered_items, ret_tree, header_table, count)
    
    return ret_tree, header_table

def update_tree(items, in_tree, header_table, count):
    if items[0] in in_tree.children:
        in_tree.children[items[0]].count += count
    else:
        in_tree.children[items[0]] = TreeNode(items[0], count, in_tree)
        if header_table[items[0]][1] is None:
            header_table[items[0]][1] = in_tree.children[items[0]]
        else:
            update_header(header_table[items[0]][1], in_tree.children[items[0]])
    
    if len(items) > 1:
        update_tree(items[1:], in_tree.children[items[0]], header_table, count)

def update_header(node_to_test, target_node):
    while node_to_test.node_link is not None:
        node_to_test = node_to_test.node_link
    node_to_test.node_link = target_node

def ascend_tree(leaf_node, prefix_path):
    if leaf_node.parent is not None:
        prefix_path.append(leaf_node.name)
        ascend_tree(leaf_node.parent, prefix_path)

def find_prefix_path(base_pat, tree_node):
    cond_pats = {}
    while tree_node is not None:
        prefix_path = []
        ascend_tree(tree_node, prefix_path)
        if len(prefix_path) > 1:
            cond_pats[frozenset(prefix_path[1:])] = tree_node.count
        tree_node = tree_node.node_link
    return cond_pats

def mine_tree(in_tree, header_table, min_support, pre_fix, freq_item_list):
    big_l = [v[0] for v in sorted(header_table.items(), key=lambda p: p[1])]
    for base_pat in big_l:
        new_freq_set = pre_fix.copy()
        new_freq_set.add(base_pat)
        freq_item_list.append(new_freq_set)
        cond_pat_bases = find_prefix_path(base_pat, header_table[base_pat][1])
        my_cond_tree, my_head = create_tree(cond_pat_bases, min_support)
        if my_head is not None:
            mine_tree(my_cond_tree, my_head, min_support, new_freq_set, freq_item_list)

# 示例数据
data_set = {
    frozenset(['I1', 'I2', 'I5']): 1,
    frozenset(['I2', 'I4']): 1,
    frozenset(['I2', 'I3']): 1,
    frozenset(['I1', 'I2', 'I4']): 1,
    frozenset(['I1', 'I3']): 1,
    frozenset(['I2', 'I3']): 1,
    frozenset(['I1', 'I3']): 1,
    frozenset(['I1', 'I2', 'I3', 'I5']): 1,
    frozenset(['I1', 'I2', 'I3']): 1
}

min_support = 2
freq_item_list = []
ret_tree, header_table = create_tree(data_set, min_support)
mine_tree(ret_tree, header_table, min_support, set([]), freq_item_list)
print("频繁项集:", freq_item_list)

以上代码实现了FP-Growth算法的基本功能，包括构建FP树和挖掘频繁项集。你可以根据需要进一步优化和扩展。