FP-growth算法详解：挖掘关联规则与构建FP-tree

本资源主要讨论的是关于关联规则挖掘算法中的一个重要方法——FP-growth算法。关联规则是数据挖掘领域的一个关键概念，它关注于发现数据库中不同项集之间的频繁模式及其背后的统计规律。在数据关联分析中，支持度和置信度是衡量规则强度的重要指标： 1. 支持度：表示项集A和B同时出现的事务占比，如"bread=>milk"的支持度为7%（即7个事务中有该规则），置信度则表示在A出现的情况下B也出现的概率。 2. 置信度：如"milk|bread"的置信度为65%，表明在含有bread的事务中，有很大比例也包含milk。 3. 强关联规则：当规则同时满足预设的最小支持度和最小置信度阈值时，被认为是有趣或有价值的，例如支持度至少为7%，置信度至少为65%的规则。 FP-growth算法是一种高效的算法，用于从大规模数据集中挖掘关联规则。它包括以下几个步骤： - 第一步：扫描事务数据库，收集频繁项及其支持度，然后按支持度降序排列形成频繁项表L。 - 第二步：初始化FP-tree，这是以null作为根节点的树结构，通过遍历事务并根据频繁项表进行插入操作。如果遇到相同的item-name，节点计数增加，否则新建节点。 - 第三步：递归构建FP-tree，当遇到节点组合时，生成新的模式并计算其支持度。 - 第四步：对于每个头部的项a，生成模式aI（I代表后续项）及其支持度，递归处理剩余部分。 FP-growth算法的关键在于构建FP-tree，这使得空间复杂度相对较低，避免了全量扫描数据的必要，提高了挖掘效率。它适用于挖掘大型事务数据集中的关联规则，是现代数据挖掘工具中常用的技术之一。通过了解和支持度和置信度的概念，以及如何应用FP-growth算法，可以帮助我们更好地理解和应用关联规则挖掘来发现数据中的潜在联系和模式。