fp树python代码

时间: 2023-05-25 17:06:29 浏览: 121
以下是一份用Python实现FP树的示例代码: ``` python class TreeNode: """ FP树节点 """ def __init__(self, name, count, parent): self.name = name # 节点名称 self.count = count # 出现次数 self.parent = parent # 父节点 self.children = {} # 子节点 def inc(self, count): self.count += count def create_fp_tree(data_set, min_support=1): """ 构建FP树 """ header_table = {} # 第一次遍历,统计各个元素项出现的频度 for transaction in data_set: for item in transaction: header_table[item] = header_table.get(item, 0) + data_set[transaction] # 移除不满足最小支持度的元素项 for k in list(header_table.keys()): if header_table[k] < min_support: del(header_table[k]) freq_item_set = set(header_table.keys()) # 如果没有元素项满足要求,则直接退出 if len(freq_item_set) == 0: return None, None # 扩展头指针表,保存指向每种类型第一个元素项的指针 for k in header_table: header_table[k] = [header_table[k], None] # 第二次遍历,构建FP树 root = TreeNode('NULL', 0, None) for transaction, count in data_set.items(): # 按照支持度从高到低排序所有元素项 ordered_items = [item for item in transaction if item in freq_item_set] ordered_items.sort(key=lambda item: header_table[item][0], reverse=True) # 用排好序的元素项序列填充FP树 curr_node = root for item in ordered_items: curr_node.children[item] = curr_node.children.get(item, TreeNode(item, 0, curr_node)) curr_node = curr_node.children[item] curr_node.inc(count) # 更新头指针表 if header_table[item][1] is None: header_table[item][1] = curr_node else: update_header(header_table[item][1], curr_node) return root, header_table def update_header(node_to_test, target_node): """ 更新指向相同类型的可以连接在一起的节点 """ 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): """ 从叶节点迭代上溯整棵树 """ 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_path, tree_node): """ 发现以给定节点结尾的所有路径 """ 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_fp_tree(header_table, min_support, prefix, freq_item_list): # 按照频度从小到大排序头指针表 items = list(header_table.keys()) items.sort(key=lambda item: header_table[item][0]) # 逆序遍历每个元素项 for item in items[::-1]: new_freq_set = prefix.copy() new_freq_set.add(item) freq_item_list.append(new_freq_set) cond_patt_bases = find_prefix_path(item, header_table[item][1]) # 递归构建条件模式基,生成条件模式树 cond_tree, cond_header_table = create_fp_tree(cond_patt_bases, min_support) if cond_header_table is not None: # 递归挖掘条件模式树 mine_fp_tree(cond_header_table, min_support, new_freq_set, freq_item_list) def load_data(): """ 加载示例数据集 """ data_set = {'bread': 2, 'milk': 2, 'diaper': 2, 'beer': 1, 'egg': 1} return data_set if __name__ == '__main__': data_set = load_data() root, header_table = create_fp_tree(data_set, min_support=2) freq_item_list = [] mine_fp_tree(header_table, 2, set([]), freq_item_list) for freq_item in freq_item_list: print(freq_item) ``` 该代码实现了FP树的构建以及基于FP树的频繁项集挖掘。代码实现过程中,需要注意的点有: - FP树节点的定义:每个节点除了保存节点名称和出现次数之外,还需要保存父节点和子节点;FP树的根节点一般指定名称为'NULL',出现次数为0。 - 头指针表的使用:头指针表是指向同一个元素项的所有节点的指针列表,用于加速对同一类型元素项出现的查找。 - 构建FP树的过程:需要对数据集进行两次遍历,第一次遍历统计各个元素项的出现频度,第二次遍历用于构建FP树。 - 从叶节点向上迭代遍历整棵树的过程。 - 构建条件模式基和条件模式树,并在条件模式树中递归挖掘频繁项集的过程。
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