FP-growth算法基本概念和原理解析

基本概念

和Apriori算法相比，FP-growth算法只需要对数据库进行两次遍历，从而高效发现频繁项集。

FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP（Frequent Pattern)树上发现频繁项集，但不能发现数据之间的关联规则。FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描，而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集，所以FP-growth算法是高效的。其中算法发现频繁项集的过程是：

(1)构建FP树；

(2)从FP树中挖掘频繁项集。

构建FP树

FP表示的是频繁模式，其通过链接来连接相似元素，被连起来的元素可以看成是一个链表。将事务数据表中的各个事务对应的数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以 NULL为根节点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度。

　　FP-growth算法的流程为：首先构造FP树，然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时，需要对数据集扫描两边，第一遍扫描用来统计频率，第二遍扫描至考虑频繁项集。

从FP树中挖掘频繁项集

在构建了FP树之后，就可以抽取频繁项集了，这里的思想和Apriori算法大致类似，首先从氮元素项集合开始，然后在此基础上逐步构建更大的集合。大致分为三个步骤：

（1）从FP树中获得条件模式基；

（2）利用条件模式基，构建一个条件FP树；

（3）迭代重复（1）和（2），直到树包含一个元素项为止。

首先，获取条件模式基。条件模式基是以所查找元素项为结尾的路径集合，表示的是所查找的元素项与树根节点之间的所有内容。

其次，构建条件模式基。对于每一个频繁项，都需要创建一棵条件FP树，使用创建的条件模式基作为输入，采用相同的建树代码来构建树，相应的递归发现频繁项、发现条件模式基和另外的条件树。