数据挖掘 关联规则的FP-growth-tree（FP增长树）的python实现 使用方法

数据挖掘 关联规则的FP-growth-tree（FP增长树）的python实现 使用方法

代码地址

点我去找代码

目录结构

FP_Grow_tree.py :入口类

fptree.py：构建树的类

node.py 节点数据结构类

sample.py：样例类

tree.py：FP-grow算法类生成模式基数据集

unit.py：组合函数和子集函数

调用方法

导入FP_Grow_tree.py类，下边代码为sample.py的实例

#-*- coding:utf-8 –*-

import FP_Grow_tree
sample=[
['milk','eggs','bread','chips'],
['eggs','popcorn','chips','beer'],
['eggs','bread','chips'],
['milk','eggs','bread','popcorn','chips','beer'],
['milk','bread','beer'],
['eggs','bread','beer'],
['milk','bread','chips'],
['milk','eggs','bread','butter','chips'],
['milk','eggs','butter','chips']
]
sample1=[
[u'牛奶',u'鸡蛋',u'面包',u'薯片'],
[u'鸡蛋',u'爆米花',u'薯片',u'啤酒'],
[u'鸡蛋',u'面包',u'薯片'],
[u'牛奶',u'鸡蛋',u'面包',u'爆米花',u'薯片',u'啤酒'],
[u'牛奶',u'面包',u'啤酒'],
[u'鸡蛋',u'面包',u'啤酒'],
[u'牛奶',u'面包',u'薯片'],
[u'牛奶',u'鸡蛋',u'面包',u'黄油',u'薯片'],
[u'牛奶',u'鸡蛋',u'黄油',u'薯片']
]
#print(sample1)
##参数说明 sample为事务数据集 []为递归过程中的基,support为最小支持度
support=3
ff=FP_Grow_tree.FP_Grow_tree(sample1,[],support)
##打印频繁集
ff.printfrequent()

依赖环境

python3.x

python itertools

python operator

装完python3.x好像第二第三都会自带。

总结

有空实现实现书本上的算法也是极好的，可以锻炼一下能力，渣渣写的很乱，大神看了不要见怪。