【數據挖掘】關聯規則之FP-growth算法

FP-growth算法         Apriori算法可能受到兩種非平凡開銷的影響：一方面它可能須要產生大量候選項集；另外一方面它可能須要重複的掃描整個數據庫，經過模式匹配檢查一個很大的候選集合。這樣檢查數據庫中每一個事務來肯定候選項集支持度的開銷很大。算法         那麼是否能夠設計一種方法，挖掘所有頻繁項集而無須這種代價昂貴的候選產生過程？一種試圖這樣作的方法稱爲頻繁模式增加（Fre

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