FP增长算法源码解析与优化
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"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。
2023-06-06 上传
2023-06-13 上传
2023-05-14 上传
2024-01-07 上传
2023-06-13 上传
2023-09-10 上传
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