FP增长算法源码解析与优化

"FP增长算法代码分析" FP增长（FP-Growth）算法是一种在数据挖掘领域用于发现频繁项集的高效算法。该算法由Hao Hana An和Jiawei Han于2000年提出，主要用于关联规则学习。FP-Growth算法通过构建一个前缀树（FP-Tree）结构来避免重复扫描数据库，从而提高效率。 代码分析： 1. 文件名`fpgrowth.c`表明这是一个C++实现的FP-Growth算法。 2. 代码历史记录显示了多次修改，包括优化、性能提升和结构适应，如2004年11月22日添加的树投影修剪到bonsai，以及2005年6月20日的“无物品排序”标志的修正等。 关键头文件： - `stdio.h`：标准输入输出 - `stdlib.h`：基本数据类型和内存管理 - `stdarg.h`：可变参数列表 - `float.h`：浮点数常量和宏 - `math.h`：数学函数 - `time.h`：时间处理 - `assert.h`：断言功能 - `scan.h`：可能包含数据库扫描相关的定义 - `fptree.h`：FP-Tree结构的定义 - `storage.h`：如果定义了`STORAGE`，可能包含了数据存储的相关接口 核心部分： `fptree.h`和`fptree.c`通常包含FP-Tree的构建和遍历函数。FP-Tree是FP-Growth算法的核心数据结构，它以倒序的方式存储项集，并且只包含频繁项。在FP-Tree中，每个节点代表一个项，节点的子节点表示包含该项的项集。 算法步骤： 1. **预处理**：计算每个项的支持度，过滤掉不频繁项。 2. **构建FP-Tree**：将频繁项集按照相同的前缀合并，形成FP-Tree。 3. **挖掘模式**：从根节点开始，对每个非叶节点生成条件模式基，然后递归地在条件FP-Tree上进行挖掘。 代码中可能包含以下关键函数： - `scanDatabase()`：扫描数据库并统计项集支持度。 - `buildFPTree()`：根据频繁项集构建FP-Tree。 - `findFrequentPatterns()`：在FP-Tree上挖掘频繁模式。 - `printPattern()`：输出发现的频繁模式。 在实际应用中，FP-Growth算法由于其高效的性能，被广泛应用于大数据分析、市场篮子分析等领域。通过不断优化，如bonsai树的使用，可以进一步减少存储和计算需求，提高算法效率。