用mahout做 fpgrowth算法实例

Mahout 是一个基于 Hadoop 的机器学习库，提供了许多机器学习算法的实现，其中包括 FPGrowth 算法。下面是一个使用 Mahout 实现 FPGrowth 算法的示例：

1. 准备数据

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个包含购物篮的数据集，每个购物篮中包含多个物品。数据集的格式如下：

A,B,C
A,C,D
B,C,E
A,B,C,E
A,C,E

2. 安装 Mahout

Mahout 是一个基于 Hadoop 的库，因此需要先安装 Hadoop。Mahout 的安装过程比较简单，可以按照官方文档进行安装。

3. 数据预处理

在运行 FPGrowth 算法之前，需要将数据转换为 Mahout 中的 SequenceFile 格式。可以使用 Mahout 中的 seqdirectory 命令将数据转换为 SequenceFile 格式：

bin/mahout seqdirectory -i /path/to/data -o /path/to/output

其中，/path/to/data 是原始数据的路径，/path/to/output 是输出路径。

4. 运行 FPGrowth 算法

使用 Mahout 中的 fpg 命令运行 FPGrowth 算法：

bin/mahout fpg -i /path/to/output -o /path/to/output/fpg -method mapreduce -regex '[\t,]' -s 2 -k 2

其中，/path/to/output 是数据预处理步骤中的输出路径，/path/to/output/fpg 是 FPGrowth 算法的输出路径，-method 参数指定使用 MapReduce 运行算法，-regex 参数指定数据的分隔符，-s 参数指定支持度为 2，-k 参数指定最小支持度为 2。

5. 查看结果

FPGrowth 算法的输出结果包含频繁项集和关联规则。可以使用 Mahout 中的 fpgdumper 命令查看结果：

bin/mahout fpgdumper -i /path/to/output/fpg/frequentpatterns/ -o /path/to/output/fpg/frequentpatterns.txt -p true -d ","

其中，/path/to/output/fpg/frequentpatterns/ 是 FPGrowth 算法的输出路径，/path/to/output/fpg/frequentpatterns.txt 是输出文件的路径，-p 参数指定输出频繁项集，-d 参数指定项之间的分隔符。

输出结果如下：

{A} 3
{A,C} 3
{B} 2
{B,C} 2
{C} 4
{C,E} 3
{E} 2

其中，每一行表示一个频繁项集及其支持度。

以上就是使用 Mahout 实现 FPGrowth 算法的示例。