Python基础原理：FP-growth算法的构建(Python入门必学：FP-growth算法构建详解)

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ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 34 #后端开发

Python基础原理：FP-growth算法的构建

一、引言

在数据挖掘领域，频繁模式挖掘是一个重要的研究方向。频繁模式是指数据集中重复出现次数超过用户指定阈值的模式。其中，FP-growth（Frequent Pattern-Growth）算法是一种用于频繁模式挖掘的有效算法，它不需要生成候选项集，从而大大减成本时间了挖掘高效能。本文将详细介绍FP-growth算法的原理及其在Python中的实现。

二、FP-growth算法原理

FP-growth算法的核心思想是通过构建一棵FP树（Frequent Pattern Tree）来挖掘频繁模式。算法重点分为两个步骤：

构建FP树

从FP树中挖掘频繁模式

三、构建FP树

构建FP树的过程如下：

遍历事务数据库，计算每个项的频率，并按频率降序排序。

创建FP树的根节点。

再次遍历事务数据库，将每个事务中的项按频率降序排列，然后插入FP树中。

四、从FP树中挖掘频繁模式

从FP树中挖掘频繁模式的过程如下：

从FP树的叶节点开端，自底向上遍历，找到每个节点的父节点。

将每个节点的父节点与当前节点合并，形成新的频繁模式。

重复步骤1和2，直到遍历完所有叶节点。

五、Python实现FP-growth算法

下面是使用Python实现的FP-growth算法：


# 定义FP树节点类
class TreeNode:
    def __init__(self, name, count):
        self.name = name
        self.count = count
        self.parent = None
        self.children = {}
# 创建FP树
def create_fp_tree(transactions, min_support):
    # 计算项的频率
    item_counts = {}
    for transaction in transactions:
        for item in transaction:
            if item in item_counts:
                item_counts[item] += 1
            else:
                item_counts[item] = 1
    # 过滤掉不满足最小拥护度的项
    items = [item for item, count in item_counts.items() if count >= min_support]
    items.sort(key=lambda x: item_counts[x], reverse=True)
    # 创建FP树的根节点
    root = TreeNode('root', 0)
    for transaction in transactions:
        transaction = [item for item in transaction if item in items]
        transaction.sort(key=lambda x: item_counts[x], reverse=True)
        node = root
        for item in transaction:
            if item in node.children:
                node.children[item].count += 1
            else:
                new_node = TreeNode(item, 1)
                node.children[item] = new_node
                new_node.parent = node
            node = node.children[item]
    return root, items
# 从FP树中挖掘频繁模式
def mine_fp_tree(node, prefix, patterns, items):
    if node.name != 'root':
        patterns.append(prefix + [node.name])
    for item in items:
        if item in node.children:
            mine_fp_tree(node.children[item], prefix + [node.name], patterns, items)
# 主函数
def fp_growth(transactions, min_support):
    root, items = create_fp_tree(transactions, min_support)
    patterns = []
    mine_fp_tree(root, [], patterns, items)
    return patterns
# 示例
transactions = [
    ['milk', 'bread', 'beer', 'eggs'],
    ['milk', 'bread', 'diapers', 'beer', 'cola'],
    ['milk', 'bread', 'diapers', 'cola'],
    ['milk', 'bread', 'eggs'],
    ['milk', 'bread'],
    ['bread', 'diapers', 'beer', 'cola'],
    ['bread', 'diapers', 'eggs'],
    ['bread', 'eggs'],
]
min_support = 3
patterns = fp_growth(transactions, min_support)
for pattern in patterns:
    print(pattern)