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FP-Growth（Frequent Pattern Growth）是一种用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。它是Apriori算法的改进版，通过不生成...

FP-Growth（Frequent Pattern Growth）是一种用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。它是Apriori算法的改进版，通过不生成候选集来减少所需的内存空间，并且使用前缀树（Prefix Tree，也称为FP-Tree）来压缩数据集，从而提高挖掘效率。算法原理数据结构：FP-TreeFP-Tree是一种前缀树，用于存储项集的前缀信息。它有两个重要的属性：节点链接（node link）和父节点指针（parent pointer）。节点链接用于连接具有相同前缀的节点，父节点指针用于指向树中的父节点。算法步骤构建FP-Tree首先，对原始数据集进行预处理，统计每个项的出现次数，并按照次数进行降序排序。然后，从排序后的项集中选择出现次数最多的项作为根节点，将数据集分割成多个子集，每个子集都以该根节点为前缀。递归地构建每个子集的FP-Tree，直到所有项都被处理完挖掘频繁项集从FP-Tree的根节点开始，递归地挖掘频繁项集。对于每个节点，如果其支持度不小于最小支持度阈值，则将其加入频繁项集中。然后，沿着节点链接遍历具有相同前缀的节点，并递归地对这些节点执行相同的操作算法实现以下是FP-Growth算法的Python实现示例：