關聯規則挖掘：FP-Growth算法

FP-Growth算法不一樣於Apriori算法的「產生-測試」模型，而是使用一種稱做FP樹的緊湊數據結構組織數據，並直接從該結構中提取頻繁項集。算法 FP-Growth算法步驟：數據庫 1）導出頻繁一項集。數據結構 數據庫的第一次掃描與Apriori相同，它導出頻繁1項集的集合和支持度計數。頻繁項的集合按支持度計數的遞減序排列。結果列表記做L。測試 2）構造FP樹spa 而後，FP樹的構造以下。

>>阅读原文<<