FP-growth算法在关联规则挖掘中的应用

"本文主要介绍了关联规则挖掘算法，特别是I2,I4关联规则的加入，以及FP-growth算法的详细步骤。" 关联规则挖掘是一种在大量数据中寻找有趣关系的方法，它从不完整、有噪声的数据中提取出有价值的模式。在标题提到的“加入第二个事务(I2,I4)”中，这可能指的是在数据集中处理新的交易，如在购物篮分析中添加了商品I2和I4。在这种情况下，目标是发现哪些商品经常一起出现在同一交易中，以便于市场策略的制定。 关联规则通常由两个部分组成：项集（Itemset）和规则。项集是数据集中的一组项目，例如"I2"、"I1"、"I3"、"I4"和"I5"。规则则是从项集中推断出的关系，比如"I2" → "I4"，表示在包含"I2"的交易中，"I4"也很可能出现。 支持度（Support）是衡量项集频率的指标，表示项集在所有交易中出现的比例。置信度（Confidence）则反映了从一个项集推断出另一个项集的可靠性，即在包含项集A的交易中，同时出现项集B的概率。例如，"bread→milk"的规则，如果支持度为7%，置信度为65%，这意味着在购买面包的交易中有7%的人也购买了牛奶，而且在买面包的人中有65%的人会同时买牛奶。 FP-growth算法是一种高效的关联规则挖掘方法，它避免了重复扫描数据库的需要。该算法包括以下主要步骤： 1. 首先，扫描数据库以收集频繁项集（Frequent Itemsets）及其支持度，然后按照支持度降序排列形成频繁项表（Frequent Item List，L）。 2. 创建FP-tree（频繁项树），其根节点是空节点(null)。接着，遍历每个事务，将事务中的频繁项按照L中的顺序排序并插入FP-tree。 3. 插入过程中，如果找到与当前项相同的节点，就增加其计数；否则，创建新节点并链接到父节点，同时通过节点链结构保持相同项名的节点顺序。 4. 对于树的每个头部项（Head），可以生成条件模式基（Conditional Pattern Base）并继续递归地进行FP-growth，生成更具体的关联规则。 FP-growth的优势在于它能有效地处理大数据集，通过构建FP-tree来压缩数据，减少了存储需求和计算复杂性。这种算法对于发现大规模数据集中的强关联规则非常有效。 总结来说，关联规则挖掘是数据挖掘中的关键工具，FP-growth算法是实现这一目标的有效方法。通过对事务数据的分析，我们可以发现商品之间的关联性，从而帮助商业决策，提升销售策略。在实际应用中，根据业务需求设定合适的最小支持度和最小置信度阈值，可以挖掘出对业务有指导意义的关联规则。