假设我有200多万条数据,想要用python实现FP-growth 的算法,如何实现,并且占有内存是多少
时间: 2024-03-02 22:54:18 浏览: 31
要实现FP-growth算法,可以使用Python中的pyfpgrowth库。该库提供了FP-growth算法的实现,可以很方便地对大规模数据进行频繁项集挖掘。
安装pyfpgrowth库的命令为:
```python
pip install pyfpgrowth
```
使用pyfpgrowth库实现FP-growth算法的代码如下:
```python
import pyfpgrowth
# 加载数据集
dataset = [['apple', 'beer', 'rice', 'chicken'],
['apple', 'beer', 'rice'],
['apple', 'beer'],
['apple', 'banana', 'orange', 'lemon', 'pineapple'],
['banana', 'orange', 'lemon', 'pineapple'],
['orange', 'lemon']]
# 计算频繁项集
patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(dataset, 2)
print(patterns)
# 计算关联规则
rules = pyfpgrowth.generate_association_rules(patterns, 0.7)
print(rules)
```
上述代码中的dataset变量是一个包含多个列表的列表,每个列表表示一个事务。接下来使用pyfpgrowth库中的find_frequent_patterns函数计算频繁项集,使用generate_association_rules函数计算关联规则。这里的参数2表示支持度阈值,0.7表示置信度阈值。
关于内存占用情况,具体取决于数据集的大小和计算过程中的内存使用情况。一般来说,FP-growth算法的内存占用比较小,适合处理大规模数据。