FP-growth算法详解：挖掘关联规则与构建FP-tree

本资源主要介绍的是关于关联规则挖掘算法中的一个具体步骤——加入第八个事务（I2, I1, I3, I5）以及相关的概念和技术。关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，主要用于发现数据集中不同项集之间的频繁模式和关联性，这对于市场篮子分析、商品推荐等场景有着广泛的应用。 首先，关联规则的基础概念包括支持度和置信度。支持度衡量的是项集A和B同时出现在事务集D中的频率，例如"bread"和"milk"的组合，其支持度为7%。置信度则表示在A出现的背景下，B出现的概率，如"Bread => Milk"的置信度为65%，表明在购买面包的交易中，牛奶被购买的可能性较高。规则被认为是强关联规则，当其同时满足预设的最小支持度和最小置信度阈值。 接下来，资源详细描述了FP-growth算法，这是一种常用的关联规则挖掘算法。FP-tree（频繁模式树）是该算法的关键组成部分，它通过对事务数据库的扫描，构建出频繁项的集合F并计算其支持度。FP-tree的构造过程涉及创建根节点（null）、遍历事务并插入频繁项，通过比较和链接保持节点结构。 在FP-growth算法的具体实现中，函数`FP-growth(Tree, a)`被介绍。当遇到单个路径p时，会遍历路径上的节点组合，生成相应的模式，其支持度由节点最小支持度决定。如果遇到多个路径，会处理树的头部元素a，生成新的模式"aia∪"，这里的"a"代表当前处理的事务，模式表示项集的联合。 总结来说，这段内容涵盖了关联规则挖掘的基础理论、关键指标（支持度和置信度）、以及FP-growth算法的构造和执行流程，为理解如何挖掘数据中的有趣关联提供了实用的方法论。