python实现按照Flist从后往前选择后缀项进行挖掘 1. 挖掘所有后缀为“啤酒”的频繁模式 a. 寻找所有后缀为“啤酒”的路径 b. 挖掘后缀为“啤酒”的条件模式库 c. 去掉“啤酒”条件模式库中的非频繁项 d. 构造“啤酒”条件FP树 e. 依据条件FP树,生成频繁2-项集 f. 在得到“饮料”为后缀的FP树后,根据FP树的Flist中的项,将条件后缀扩展为{牛奶,饮料}、{纸尿裤,饮料}、{奶酪,饮料}并输出为频繁模式,递归进行上述步骤。
时间: 2023-06-01 09:03:42 浏览: 71
首先,我们需要构建原始数据的FP树,并生成Flist表。然后,根据Flist表,从后往前选择后缀项进行挖掘。
1. 挖掘所有后缀为“啤酒”的频繁模式
a. 寻找所有后缀为“啤酒”的路径
从FP树的根节点开始,遍历FP树,找到所有以“啤酒”为结尾的路径。对于每个路径,记录路径上所有的前缀,即为以“啤酒”为后缀的频繁项。
b. 挖掘后缀为“啤酒”的条件模式库
对于每个以“啤酒”为后缀的频繁项,从FP树中找到包含该频繁项的所有路径。将这些路径中去掉“啤酒”节点后的剩余部分作为该频繁项的条件模式库。
c. 去掉“啤酒”条件模式库中的非频繁项
对于每个“啤酒”条件模式库,统计其中每个项的出现次数,去掉不满足最小支持度的项。
d. 构造“啤酒”条件FP树
根据“啤酒”条件模式库构造“啤酒”条件FP树。
e. 依据条件FP树,生成频繁2-项集
对于“啤酒”条件FP树的每个节点,统计其子树中所有项的出现次数,去掉不满足最小支持度的项,生成频繁2-项集。
f. 在得到“饮料”为后缀的FP树后,根据FP树的Flist中的项,将条件后缀扩展为{牛奶,饮料}、{纸尿裤,饮料}、{奶酪,饮料}并输出为频繁模式,递归进行上述步骤。
重复上述步骤,直到没有更多的后缀项可以选择,即得到所有频繁模式。
相关问题
python 里for k,v in Flist.items():的顺序是如何的?
### 回答1:
在 python 中,对字典进行遍历时,使用 `for k, v in Flist.items():` 这种形式会遍历出字典中的所有键值对,并将键和值分别赋值给变量 `k` 和 `v`。
在这个例子中,遍历顺序是按照字典的插入顺序进行遍历的。如果希望按照字典的键进行排序,可以使用 `for k, v in sorted(Flist.items()):` 这种形式。
请注意,如果你在使用 Python 3.7 或更新版本,那么字典在遍历时是保持插入顺序的。但在早期版本中,字典遍历的顺序是随机的。
### 回答2:
在Python中,字典数据类型是无序的,这意味着其中的键-值对没有特定的顺序。因此,在遍历字典时,无法保证键-值对的顺序。不过,Python3.7之后的版本中,字典开始保持插入顺序,在很多情况下可以保持遍历时的顺序。
所以,假设Flist是一个字典类型的变量,它的键-值对的遍历顺序可能会与它们在字典中的插入顺序一致。但是,这个顺序也可能受到其他因素的影响,比如字典的重建、哈希散列等。
总结起来,在Python中遍历字典时,无法确定键-值对的顺序。如果你需要确保特定顺序的遍历,可以使用collections模块中的OrderedDict数据类型,它会记住插入顺序。这样,通过for循环遍历OrderedDict对象的键-值对时,会按照插入的顺序进行遍历。
### 回答3:
在Python中,通过 `for k,v in Flist.items():` 循环遍历字典 `Flist` 时,其顺序是无序的。字典是一个无序的键值对集合,因此遍历时会以随机的顺序返回键和对应的值。这是因为字典的内部实现是基于哈希表,它使用哈希函数将键映射到存储位置,而不是按照插入的顺序存储。
如果你想要遵循特定的顺序遍历字典,可以使用 `collections` 模块中的 `OrderedDict` 类。在 `OrderedDict` 中,字典的元素会按照插入的顺序进行排序。使用 `OrderedDict` 与普通字典的用法是相同的,只需将字典的创建方式改为 `Flist = OrderedDict()` 即可。
另外,如果你只需要遍历字典的键或者值,可以分别使用 `Flist.keys()` 和 `Flist.values()` 方法来遍历。这两个方法的顺序与 `Flist.items()` 方法相同,也是无序的。
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/celeba/train_shuffled.flist'
这个错误通常是由于文件路径不正确或文件不存在导致的。你需要检查文件路径是否正确,并确保文件实际上存在于指定的位置。如果文件路径正确,但文件不存在,则需要检查文件名是否正确或文件是否被移动或删除。你可以尝试使用绝对路径来读取文件,以确保文件路径的正确性。例如,如果文件实际上位于/home/user/data/celeba/train_shuffled.flist,则可以使用以下代码读取文件:
```python
import pandas as pd
aaa = pd.read_csv('/home/user/data/celeba/train_shuffled.flist')
```
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