fpgrowth算法python实现
时间: 2023-04-24 21:05:54 浏览: 118
fpgrowth算法是一种常用的数据挖掘算法,用于挖掘频繁项集。Python中有多种实现方式,其中比较常用的是使用第三方库pyfpgrowth实现。该库提供了简单易用的接口,可以方便地实现fpgrowth算法。具体实现方法可以参考该库的官方文档。
相关问题
FpGrowth算法python实现
FP-Growth算法是一种用于挖掘频繁模式的算法,它基于一种称为FP树的数据结构,能够在挖掘频繁项集时避免生成大量的候选项集。下面是FP-Growth算法的Python实现。
首先,我们需要定义一个类来表示FP树的节点:
```python
class TreeNode:
def __init__(self, name, count, parent):
self.name = name
self.count = count
self.parent = parent
self.children = {}
self.nodeLink = None
def inc(self, count):
self.count += count
def display(self, ind=1):
print(' ' * ind, self.name, ' ', self.count)
for child in self.children.values():
child.display(ind + 1)
```
然后,我们需要定义函数来构建FP树:
```python
def createTree(dataSet, minSup=1):
headerTable = {}
for trans in dataSet:
for item in trans:
headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
for k in list(headerTable):
if headerTable[k] < minSup:
del(headerTable[k])
freqItemSet = set(headerTable.keys())
if len(freqItemSet) == 0:
return None, None
for k in headerTable:
headerTable[k] = [headerTable[k], None]
retTree = TreeNode('Null Set', 1, None)
for tranSet, count in dataSet.items():
localD = {}
for item in tranSet:
if item in freqItemSet:
localD[item] = headerTable[item][0]
if len(localD) > 0:
orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)
return retTree, headerTable
```
接下来,我们需要定义函数来更新FP树:
```python
def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
if items[0] in inTree.children:
inTree.children[items[0]].inc(count)
else:
inTree.children[items[0]] = TreeNode(items[0], count, inTree)
if headerTable[items[0]][1] == None:
headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]]
else:
updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]])
if len(items) > 1:
updateTree(items[1:], inTree.children[items[0]], headerTable, count)
def updateHeader(nodeToTest, targetNode):
while (nodeToTest.nodeLink != None):
nodeToTest = nodeToTest.nodeLink
nodeToTest.nodeLink = targetNode
```
最后,我们需要定义函数来挖掘频繁模式:
```python
def ascendTree(leafNode, prefixPath):
if leafNode.parent != None:
prefixPath.append(leafNode.name)
ascendTree(leafNode.parent, prefixPath)
def findPrefixPath(basePat, treeNode):
condPats = {}
while treeNode != None:
prefixPath = []
ascendTree(treeNode, prefixPath)
if len(prefixPath) > 1:
condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
treeNode = treeNode.nodeLink
return condPats
def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1])]
for basePat in bigL:
newFreqSet = preFix.copy()
newFreqSet.add(basePat)
freqItemList.append(newFreqSet)
condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
if myHead != None:
mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)
```
使用FP-Growth算法挖掘频繁模式的代码如下:
```python
# 导入所需的库
from collections import defaultdict
# 构造数据集
def loadDataSet():
return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
# 将数据集转换为字典格式
def createInitSet(dataSet):
retDict = defaultdict(int)
for trans in dataSet:
retDict[frozenset(trans)] += 1
return retDict
# FP-Growth算法
def fpGrowth(dataSet, minSup=1):
initSet = createInitSet(dataSet)
myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, minSup)
freqItems = []
mineTree(myFPtree, myHeaderTab, minSup, set([]), freqItems)
return freqItems
# 测试
dataSet = loadDataSet()
minSup = 2
freqItems = fpGrowth(dataSet, minSup)
print(freqItems)
```
输出结果为:
```
[frozenset({5}), frozenset({2, 5}), frozenset({2}), frozenset({3}), frozenset({2, 3}), frozenset({1}), frozenset({1, 3}), frozenset({3, 5}), frozenset({1, 5}), frozenset({1, 2}), frozenset({2, 3, 5}), frozenset({1, 2, 3}), frozenset({1, 2, 5}), frozenset({1, 3, 5})]
```
这些频繁模式表示项集{1}、{2}、{3}、{5}以及它们的组合。
fp-growth算法python实现
### 回答1:
fp-growth算法的Python实现主要使用 PyFIM 库中的 fpgrowth() 函数。 PyFIM 是一个 Python 的频繁项集挖掘库,它可以帮助我们使用 fp-growth 算法进行频繁项集挖掘。使用方法如下:
```
from pyfim import fpgrowth
# 数据集
dataset = [['A', 'B', 'C', 'D'], ['B', 'C', 'E'], ['A', 'B', 'C', 'E'], ['B', 'D', 'E'], ['A', 'B', 'C', 'D']]
# 最小支持度
minsup = 2
# 运行 fp-growth 算法
patterns = fpgrowth(dataset, minsup)
# 输出频繁项集
print(patterns)
```
在这里,dataset 是数据集,minsup 是最小支持度,运行 fpgrowth(dataset, minsup) 可以得到频繁项集。
### 回答2:
FP-growth算法是一种高效的频繁项集挖掘算法,与Apriori算法相比,它不需要生成大量的候选项集和扫描数据项,因此,FP-growth算法能够更快地发现频繁项集。
Python是一种流行的编程语言,在数据挖掘领域也有广泛应用,因此,使用Python实现FP-growth算法是非常方便和实用的。
具体实现方法如下:
首先,我们需要将数据格式转换为FP-growth算法所需要的格式:事务列表。事务列表是指以列表的形式表示数据集中的所有事务,每一个事务是由若干个项组成的。例如,以下是一个简单的事务列表:
transactions = [
['a', 'b', 'c'],
['a', 'b', 'd'],
['a', 'c', 'd'],
['b', 'c', 'd'],
['b', 'c', 'e'],
]
接下来,我们可以使用Pyhton第三方库pyfpgrowth来实现FP-growth算法。pyfpgrowth库提供了find_frequent_patterns()和generate_association_rules()两个函数,分别用于发现频繁项集和关联规则。
发现频繁项集:
from pyfpgrowth import find_frequent_patterns
patterns = find_frequent_patterns(transactions, min_support=2)
print(patterns)
上述代码中,min_support参数用于控制频繁项集的最小支持度阈值。找到的频繁项集将会以字典的形式返回,键为频繁项集,值为支持度计数。
生成关联规则:
from pyfpgrowth import generate_association_rules
rules = generate_association_rules(patterns, min_confidence=0.5)
print(rules)
上述代码中,min_confidence参数用于控制关联规则的最小置信度阈值。生成的关联规则将会以字典的形式返回,键为规则,值为置信度。
通过实现以上代码,我们就可以在Python中实现FP-growth算法,用于频繁项集挖掘和关联规则的生成。在实际应用过程中,我们可以根据具体需求对代码进行调整和优化,以提高运行效率和精度。
### 回答3:
FP-Growth算法是一种用于挖掘频繁项集的算法,能够在大规模数据集上高效地挖掘出频繁的数据集。它基于一种叫做FP树的数据结构,FP树可以很快地发现所有存在频繁项集的节点,并使用它们来构造频繁项集。
Python是一种功能强大的编程语言,拥有广泛的支持和社区。在Python中,我们可以使用几个库来实现FP-Growth算法。
首先,我们需要使用NumPy库中的数据结构来适应我们的数据集。然后,我们可以使用Pandas库中的函数来读取我们的数据集并将其转换成NumPy数组。为此,我们需要安装这些库。在Python中,这很容易做到。
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
```
接下来,我们需要定义一个FP-Tree类,这个类实现了FP树的所有功能。这个类的构造函数接受一组项集,并使用它们来构建一个FP树。
``` python
class FPtree:
def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
self.name = nameValue
self.count = numOccur
self.parent = parentNode
self.children = {}
self.next = None
def inc(self, numOccur):
self.count += numOccur
def disp(self, ind=1):
print(' ' * ind, self.name, self.count)
for child in self.children.values():
child.disp(ind + 1)
```
为了将事务插入到FP树中,我们需要编写一个函数。我们首先检查项集的第一个项是否已经出现在树顶部层次集合中。如果是这样,我们将其计数器递增,否则我们添加一个新的子节点来表示它。我们一直这样做,直到插入了整个项集。
``` python
def updateTree(items, tree, headerTable, count):
if items[0] in tree.children:
tree.children[items[0]].inc(count)
else:
tree.children[items[0]] = FPtree(items[0], count, tree)
if headerTable[items[0]][1] == None:
headerTable[items[0]][1] = tree.children[items[0]]
else:
updateHeader(headerTable[items[0]][1], tree.children[items[0]])
if len(items) > 1:
updateTree(items[1::], tree.children[items[0]], headerTable, count)
```
为了使用FP-Growth算法,我们需要将我们的数据集转换成一个列表。我们然后使用列表推导来创建一个字典来存储项集及其出现次数。
``` python
def loadDataSet(file):
trans = []
f = open(file)
for line in f.readlines():
line = line.strip().split('\t')
trans.append(line)
return trans
def updateHeader(node, targetNode):
while node.next != None:
node = node.next
node.next = targetNode
```
最后,我们可以编写一个函数来实际应用FP-Growth算法。我们要做的第一件事是使用我们的数据集构建头表和树。
``` python
def createFPtree(dataSet, minSup=1):
headerTable = {}
for trans in dataSet:
for item in trans:
headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
for k in list(headerTable.keys()):
if headerTable[k] < minSup:
del(headerTable[k])
frequentSet = set(headerTable.keys())
if len(frequentSet) == 0: return None, None
for k in headerTable:
headerTable[k] = [headerTable[k], None]
retTree = FPtree('root', 1, None)
for tranSet, count in dataSet.items():
localD = {}
for item in tranSet:
if item in frequentSet:
localD[item] = headerTable[item][0]
if len(localD) > 0:
orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)
return retTree, headerTable
```
现在我们已经有了FP树和头表,我们可以使用它们来查找频繁项集。我们首先需要获得FP树叶节点的列表。然后,对于每个叶节点,我们需要将其父节点上溯并记录所有路径上的项集。然后,我们可以使用这些路径创建一个“条件模式基”。通常情况下,这将是我们的新数据集,它将会被递归地构建成FP树。当FP树被构造时,我们将再次查找频繁项集。
``` python
def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1])]
for basePat in bigL:
newFreqSet = preFix.copy()
newFreqSet.add(basePat)
freqItemList.append(newFreqSet)
condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
myCondTree, myHead = createFPtree(condPattBases, minSup)
if myHead != None:
mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)
```
最后,我们可以通过提供文件名和最小支持来运行我们的函数。
``` python
def fpgrowth(file, minSup=3):
trans = loadDataSet(file)
dataset = {}
for t in trans:
dataset[frozenset(t)] = 1
tree, headerTable = createFPtree(dataset, minSup)
freqItemList = []
mineTree(tree, headerTable, minSup, set([]), freqItemList)
return freqItemList
```
FP-Growth算法是一个强大的算法,它在大规模数据集上运行非常高效。Python提供了很多便于实现FP-Growth算法的库和工具。如果你熟悉Python,你就可以很容易地编写FP-Growth算法,并使用它来挖掘你的数据集中的频繁项集。