FP-growth算法与关联规则挖掘详解

"这篇资料主要介绍了关联规则挖掘算法，特别是FP-growth算法的应用。关联规则在数据挖掘中用于发现变量间的规律性，而FP-growth是一种高效处理大规模数据集的挖掘算法。" 在数据挖掘领域，关联规则是一个关键概念，它涉及到从大量数据中寻找变量之间的有趣关系。关联规则挖掘的基本思想是找出那些频繁出现的项集以及它们之间的关联。例如，"bread"和"milk"在购买行为中的关联，即如果顾客买了面包（bread），那么他们有65%的可能性也会买牛奶（milk）。 支持度和支持阈值是衡量关联规则强度的重要指标。支持度(P(AUB))表示项集A和B同时出现在事务中的概率，而置信度(P(B|A))则是在事务中出现A的情况下，B也出现的概率。如果一条规则同时满足用户设定的最小支持度和最小置信度，那么这条规则被认为是强关联规则。 FP-growth算法是一种高效的关联规则挖掘方法，它避免了频繁项集生成过程中的多次数据库扫描。该算法主要包括两步：FP-tree的构造和基于FP-tree的模式增长。 FP-tree构造过程如下： 1. 扫描事务数据库，得到频繁项集F，并按支持度降序排序得到列表L。 2. 创建一个以null为根的FP-tree。 3. 对每个事务，按L中的顺序排序其频繁项，然后插入FP-tree。如果树中已有相同项名的节点，计数加一；否则，创建新节点并连接到父节点，同时通过节点链保持顺序。 FP-growth过程利用已构建的FP-tree生成频繁项集的模式： 1. 如果FP-tree只包含一个路径，对路径上的每个节点组合生成模式。 2. 对于树头的每个项a，生成以a开头的模式，结合FP-tree的结构进行递归扩展。 通过这样的方式，FP-growth算法能够有效地处理大量数据，减少了计算复杂性，尤其适用于大数据环境下的关联规则挖掘。在实际应用中，可以调整最小支持度和最小置信度阈值来控制挖掘出的规则数量和质量，从而适应不同场景的需求。