FP-GROWTH算法详解：关联规则挖掘

"关联规则挖掘算法是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中物品或事件之间的有趣关系。本资源是一个介绍FP-GROWTH算法的PPT，涵盖了关联规则的基本概念、支持度与置信度的定义，以及FP-tree构造算法和FP-growth算法的详细步骤。" 关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，它旨在从大规模数据集中寻找项集之间的有趣关系，这些关系可能对业务决策或模式识别有所帮助。关联规则通常表述为"A→B"的形式，表示如果项集A出现，那么项集B也有可能同时出现，且这种关系的强度可以通过支持度和置信度来衡量。 支持度（Support）是项集在所有事务中出现的频率，表示A和B同时出现的概率。而置信度（Confidence）则是在出现A的情况下，B出现的概率，反映了A到B的条件概率。例如，"bread→milk"的规则，如果支持度为7%，置信度为65%，意味着在购买面包的顾客中有65%的人也会购买牛奶。 FP-GROWTH算法是一种高效的挖掘频繁项集的方法，尤其适用于大数据集。它首先构建FP-tree（频繁项树），这棵树的数据结构能有效存储频繁项及其关联信息。FP-tree的构造过程包括扫描事务数据库，收集频繁项集及其支持度，然后按照支持度排序创建频繁项表L，并以此构建FP-tree。 FP-growth算法主要分为两步：首先，如果FP-tree只有一个路径，可以生成基于该路径的所有模式；否则，对于树头的每个项，生成以该项开头的模式，并递归地在子树中进行此过程。这一步骤避免了对全事务数据库的多次扫描，显著提高了效率。 通过FP-growth算法，可以有效地挖掘出满足用户设定最小支持度和最小置信度的强关联规则，从而帮助用户发现数据中的潜在模式，为商业决策、市场分析等提供有价值的信息。在实际应用中，关联规则挖掘被广泛应用于零售业的销售分析、网络行为分析、医疗记录挖掘等多个领域。