FP-growth算法解析：挖掘频繁项集与关联规则

"关联规则挖掘是数据挖掘的一种方法，旨在发现数据中不同项集之间的关联或模式。FP-growth算法是其中一种高效的频繁项集挖掘算法，由两步组成：FP-tree构建和递归挖掘FP-tree。FP-tree是一种压缩数据结构，能够减少存储需求并加速挖掘过程。在FP-tree构建时，通过两次扫描数据来创建FP-tree，共享相同前缀的事务路径得以合并。然后，基于FP-tree，挖掘出每个项目的条件模式基和条件FP-tree，递归地寻找所有频繁项集。 关联规则是关联分析的核心，它描述了两个或多个项集之间的概率关系。支持度和置信度是评估关联规则强度的关键指标。支持度表示项集在所有事务中出现的比例，而置信度则表示在包含项集A的事务中，同时出现项集B的概率。例如，规则"bread => milk"的支持度为7%，置信度为65%。如果规则的支持度和置信度都超过预设阈值，那么该规则被视为强关联规则。 FP-growth算法的工作流程如下： 1. 扫描事务数据库，找出频繁项集F并计算其支持度，按支持度降序排列形成频繁项表L。 2. 创建FP-tree的根节点(null)。 3. 对于每个事务，按照L中的顺序插入FP-tree，相同的频繁项会链接到相同的路径上，形成共享路径。 4. 构建条件模式基，为每个频繁项创建条件FP-tree。 5. 递归地在条件FP-tree上挖掘频繁项集，直到所有可能的组合都被发现。 关联规则挖掘在多种领域有广泛应用，如市场分析、购物篮分析、用户行为预测等。例如，通过挖掘“啤酒”和“尿布”的关联规则，商家可以实施精准的推荐策略，提高销售。此外，关联规则挖掘还可以用于医学诊断、网络日志分析等领域，帮助发现数据背后隐藏的模式和规律。" 以上是关于“加入第五个事务(I1,I3)”和“Null-关联规则挖掘算法”的详细解释，涵盖了FP-growth算法的原理、关联规则的概念以及挖掘过程中的关键指标和支持度、置信度的计算。