fp-growth matlab代码

下面是一个简单的使用Matlab数据挖掘工具箱中的fpGrowth函数实现FP-growth算法的例子：

% 导入数据
data = readtable('data.csv', 'Delimiter', ',');

% 将数据转换为事务矩阵
transactions = table2array(data(:, 2:end));
transactions = logical(transactions);

% 设置支持度阈值
minSupport = 0.1;

% 使用fpGrowth函数进行频繁模式挖掘
[~, freqItemsets] = fpGrowth(transactions, minSupport);

% 输出频繁项集及其支持度
for i = 1:length(freqItemsets)
    fprintf('%d-frequent itemsets:\n', i);
    itemsets = freqItemsets{i};
    for j = 1:size(itemsets, 1)
        fprintf('%s (%d)\n', mat2str(find(itemsets(j, :))), sum(itemsets(j, :)));
    end
end

其中，`data.csv`为包含原始数据的CSV文件，`fpGrowth`函数的第一个输出参数为频繁项集的个数，第二个输出参数为一个cell数组，每个元素表示一个不同频繁项集的矩阵，其中每行为一个频繁项集，每列表示该项集包含的项是否出现。本例中，我们使用`fprintf`函数输出频繁项集及其支持度。