頻繁項集挖掘之apriori和fp-growth

Apriori和fp-growth是頻繁項集(frequent itemset mining)挖掘中的兩個經典算法，主要的區別在於一個是廣度優先的方式，另一個是深度優先的方式，後一種是基於前一種效率較低的背景下提出來的，雖然都是十幾年前的，但是理解這兩個算法對數據挖掘和學習算法都有很大好處。在理解這兩個算法之前，應該先了解頻繁項集挖掘是做什麼用的。 頻繁項集挖掘是關聯規則挖掘中的首要的子任務。關聯

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