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算法实现:
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* FPGrowth算法的主要思想:
* 1. 构造频繁1项集:遍历初始数据集构造频繁1项集,并作为项头表,建立将指向fpTree节点对应元素的引用
* 2. 构造FPTree:再次遍历初始数据集,对于每一条事务中的元素,根据频繁1项集中元素的顺序排序,
* 由此建立FPTree,记录每条事务的节点在同一条路径上出再的节点次数;
* 3. 逆序遍历在步骤1中构造的项头表,根据其提供的引用指针,找出fpTree中由该节点到根节点的路径,
* 即生成每个频繁元素的条件模式基
* 4. 根据每个频繁元素对应的条件模式基,生成其对应的条件fpTree,并删除树中节点记数不满足给定的最小支持度的节点
* 5. 对于每一颗条件fpTree,生成所有的从根节点到叶子节点的路径,由路径中的集合生成其所有非空子集
* 所有这些非空子集和每一个频繁1项集中的元素共同构成了原始数据集中的频繁集
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原文地址:http://www.cnblogs.com/yunger/p/5799135.html