fp-tree关联规则挖掘及python实现

关联规则挖掘是数据挖掘中的一种技术，通过发现数据集中不同属性之间的关联关系来提供有用的分析信息。FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，而FP-Tree则是该算法的核心数据结构。

在Python中，可以使用mlxtend库来实现FP-Growth算法，并进行关联规则挖掘。其具体实现步骤可以参考该库的文档和示例代码。

相关问题

怎么从fp-tree里挖掘关联规则

FP-Growth算法可以从FP-Tree中挖掘频繁模式，从而产生关联规则。具体步骤如下：

1. 构建FP-Tree，统计每个项集的支持度。

2. 从FP-Tree中挖掘频繁项集，产生频繁项集列表。

3. 对于每个频繁项集，产生所有可能的关联规则。

4. 对于每个关联规则，计算其置信度，只保留满足最小置信度要求的规则。

FP-Growth算法通过压缩数据和利用FP-Tree的性质，比Apriori算法更高效。同时，它可以直接挖掘频繁项集，而无需遍历所有可能的项集，从而减少了候选项集的数量，提高了算法效率。

fp-tree算法及python实现

### 回答1：
FP-Tree算法是一种高效的频繁项集挖掘算法，适用于大数据集。它通过构建FP-Tree来进行频繁项集挖掘。FP-Tree是一种特殊的树结构，由项和链接组成。

在Python中，可以使用第三方库pyfpgrowth来实现FP-Tree算法。使用方法如下：

1. 安装pyfpgrowth库：pip install pyfpgrowth
2. 导入库：from pyfpgrowth import find_frequent_patterns
3. 使用find_frequent_patterns()函数进行频繁项集挖掘，如：frequent_itemsets = find_frequent_patterns(transactions, min_support)

其中transactions是事务数据集，min_support是最小支持度。

### 回答2：
FP-tree算法是一种用于频繁模式挖掘的算法，它是一种新型的挖掘频繁项集的算法，它挖掘频繁项集时利用了一种基于树结构的压缩存储的方式，能够大大减少挖掘频繁项集的时间和空间开销。它的主要思路是在构建树形结构的同时，对于每个频繁项都记录其支持度计数，这样就可以通过低空间高效的方式挖掘到频繁项集。

在FP-tree算法中，首先需要进行数据预处理，将原始数据转换为FP-tree，在转换过程中需要统计每个元素的支持度计数和元素之间的关联关系，并按照支持度计数从大到小排序，然后剪枝去除支持度计数小于最小支持度的元素。接着，使用FP-tree进行频繁项集挖掘，利用FP-tree的树形结构和每个元素的支持度计数，可以使用分治法来递归地挖掘频繁项集。具体地，FP-tree算法使用递归方式遍历FP-tree，并迭代地将条件模式基转换为新的子问题，在这个过程中可以利用条件的模式基来更新FP-tree，最后根据这些更新后的频繁项集可以得出所有的频繁项集。

在Python中，FP-tree可以通过Python的库plyvel来进行实现，通过代码实现节点的添加，查询，删除，更新等操作，从而实现FP-tree的构建和使用。具体地，对于每个节点，可以用Python中的数据结构字典来进行表示，字典中包括节点的名称，支持度计数，以及指向父节点和子节点的指针。在建树的过程中，可以使用递归方式遍历每个元素，并根据元素的支持度计数来进行排序和剪枝。在挖掘频繁项集的过程中，通过对树进行递归遍历，可以找到每个元素的条件模式基，并使用条件模式基来更新FP-tree，最终可以得到所有的频繁项集。

总而言之，FP-tree算法是一种基于树形结构和压缩存储的频繁项集挖掘算法，在实现上可以通过Python中的字典来进行节点的表示和操作，在具体实现中需要注意剪枝和更新的操作，以及频繁项集的递归遍历。

### 回答3：
FP树算法是一种非常常见的频繁项集挖掘算法，它是由Han等人在2000年提出的。相比传统的Apriori算法，FP树算法的优点在于它可以高效地挖掘频繁项集，大幅提升了算法的效率和准确性。

FP树算法的核心是FP树数据结构，它是一种压缩存储的树形结构，能够高效地存储频繁项集信息。FP树算法的具体步骤如下：

1. 构建项头表：遍历所有的事务，统计每个项出现的频次，并按照频次从大到小排序，构建项头表。

2. 构建FP树：遍历所有的事务，按照事务中项的顺序构建FP树。每个事务中的项要按照项头表中的顺序排序。如果树中已存在该项的节点，则将该节点的计数加1；否则，添加一个新的节点。

3. 抽取频繁项集：根据构建好的FP树和项头表，采用递归的方式，从FP树底部往上挖掘频繁项集。

FP树算法的实现可以使用Python语言，需要用到的库包括numpy和pandas。具体实现步骤如下：

1. 构建项头表：遍历数据集，统计每个项出现的频次，将频繁项保存到一个字典中。

def create_item_dict(data_set):
    item_dict = {}
    for trans in data_set:
        for item in trans:
            if item in item_dict:
                item_dict[item] += 1
            else:
                item_dict[item] = 1
    return item_dict

2. 构建FP树：遍历数据集，按照项头表中的顺序构建FP树。

class TreeNode:
    def __init__(self, name_value, num_occurrences, parent_node):
        self.name = name_value
        self.count = num_occurrences
        self.parent = parent_node
        self.children = {}
        self.next = None

    def inc(self, num_occurrences):
        self.count += num_occurrences

def create_tree(data_set, min_sup=1):
    item_dict = create_item_dict(data_set)

    freq_items = set([item for item in item_dict.keys()
                      if item_dict[item] >= min_sup])

    if len(freq_items) == 0:
        return None, None

    for item in item_dict.keys():
        if item not in freq_items:
            del(item_dict[item])

    header_table = {item: [item_dict[item], None] for item in freq_items}

    root_node = TreeNode('Null Set', 1, None)

    for trans in data_set:
        local_dict = {}
        for item in trans:
            if item in freq_items:
                local_dict[item] = header_table[item][0]
        if len(local_dict) > 0:
            ordered_items = [item[0] for item in sorted(local_dict.items(),
                                                         key=lambda x: (-x[1], x[0]))]
            update_tree(ordered_items, root_node, header_table)

    return root_node, header_table

def update_tree(items, cur_node, header_table):
    if items[0] in cur_node.children:
        cur_node.children[items[0]].inc(1)
    else:
        cur_node.children[items[0]] = TreeNode(items[0], 1, cur_node)
        if header_table[items[0]][1] is None:
            header_table[items[0]][1] = cur_node.children[items[0]]
        else:
            update_header(header_table[items[0]][1], cur_node.children[items[0]])
    if len(items) > 1:
        update_tree(items[1:], cur_node.children[items[0]], header_table)

def update_header(node_to_test, target_node):
    while node_to_test.next is not None:
        node_to_test = node_to_test.next
    node_to_test.next = target_node

3. 抽取频繁项集：采用递归的方式，从FP树底部往上挖掘频繁项集。

def ascend_tree(leaf_node, prefix_path):
    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_pat, header_table):
    node = header_table[base_pat][1]
    pats = []
    while node is not None:
        prefix_path = []
        ascend_tree(node, prefix_path)
        if len(prefix_path) > 1:
            pats.append(prefix_path[1:])
        node = node.next
    return pats

def mine_tree(in_tree, header_table, min_sup, pre_fix, freq_item_list):
    bigL = [v[0] for v in sorted(header_table.items(), key=lambda x: (-x[1][0], x[0]))]
    for base_pat in bigL:
        new_freq_set = pre_fix.copy()
        new_freq_set.add(base_pat)
        freq_item_list.append(new_freq_set)
        cond_patt_bases = find_prefix_path(base_pat, header_table)
        my_cond_tree, my_head = create_tree(cond_patt_bases, min_sup)
        if my_head is not None:
            mine_tree(my_cond_tree, my_head, min_sup, new_freq_set, freq_item_list)

通过以上实现，我们就可以使用FP树算法高效地挖掘频繁项集了。