用mahout做 fpgrowth算法实例
时间: 2023-09-14 19:14:33 浏览: 111
fpgrowth算法
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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。
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