[ML&DL] 频繁项集Apriori算法

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技术文章 | 频繁项集挖掘算法之FPGrowth

频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合(称为频繁项集),通过挖掘出这些频繁项集,当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item,则可以把该频繁项集的其他item作为推荐. 比如经典的购物篮分析中啤酒.尿布故事,啤酒和尿布经常在用户的购物篮中一起出现,通过挖掘出啤酒.尿布这个啤酒项集,则当一个用户买了啤酒的时候可以为他推荐尿布,这样用户购买的可能性会比较大,从而达到组合营销的目的. 常见的频繁项集挖掘算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FPGrowth.Apriori通过不断的

关联分析中寻找频繁项集的FP-growth方法

关联分析是数据挖掘中常用的分析方法.一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合. 引入一个定义,项集的支持度(support),是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例. 规定一个最小支持度,那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集(frequent item set). 如何找到数据集中所有的频繁项集呢? 最简单的方法是对所有项集进行统计,可以通过逐渐增大项集大小的方式来遍历所有项集.比如说下面的数据集,先统计所有单个元素集合的支持度,{z} 的支持度为5 (这里把项目出现次

Spark下的FP-Growth和Apriori（频繁项集挖掘并行化算法）

频繁项集挖掘是一个关联式规则挖掘问题.关联挖掘是数据挖掘中研究最早也是最活跃的领域,其中频繁模式的挖掘是关联挖掘的核心和基础,是产生关联规则挖掘的基础.频繁项集最经典的应用就是超市的购物篮分析. 首先要理解频繁项集中的以下概念. 频繁项:在多个集合中,频繁出现的元素项. 频繁项集:在一系列集合中每项都含有某些相同的元素,这些元素形成一个子集,满足一定阀值就是频繁项集. K项集:K个频繁项组成的一个集合. 支持度:包含频繁项集(F)的集合的数目. 可信度:频繁项与某项的并集的支持度与频繁项集支持度

FP-Growth算法之频繁项集的挖掘（python）

前言: 关于 FP-Growth 算法介绍请见:FP-Growth算法的介绍. 本文主要介绍从 FP-tree 中提取频繁项集的算法.关于伪代码请查看上面的文章. FP-tree 的构造请见:FP-Growth算法之 FP-tree 的构造(python). 正文: tree_miner.py文件: #coding=utf-8 import tree_builder import copy class Tree_miner(object): """tree_miner类. 作

FP-Growth算法python实现之频繁项集的挖掘

本文主要介绍从FP-tree中提取频繁项集的算法. 更多请见:FP-Growth算法的介绍.FP_Growth算法python实现.FP-Growth算法python实现之 FP-tree的构造. tree_miner.py代码: #coding=utf-8 import tree_builder import copy class Tree_miner(object): """tree_miner类. 作用:对Tree进行频繁项集的挖掘"""

发现频繁项集的方法 Apriori算法

我们是通过算法来找到数据之间的关联规则(两个物品之间可能存在很强的相关关系)和频繁项集(经常出现在一起的物品的集合). 我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁项集的 一个项集支持度是指在所有数据集中出现这个项集的概率,项集可能只包含一个选项,也有可能是多个选项的组合. 置信度 针对于啤酒-->尿布这样的关联规则来定义,计算方式为支持度(啤酒,尿布)/支持度啤酒,其中支持度(啤酒.尿布)为3/5,支持度啤酒为4/5,所以他的置信度为3/4,即置信度为75%,这意味着在啤酒的规则中,有0.75

FP-growth算法（一）——通过构建FP树发现频繁项集

常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth.Apriori通过不断的构造候选集.筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下.FPGrowth不同于Apriori的"试探"策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高. FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建.挖掘频繁项集. FP树表示法 FP树

FP-TREE 算法，频繁项集与关联规则分析

使用场景如: 用户频道属性分析 .用户忠诚度分析 .用户偏好路径分析. 用户偏好终端分析. 用户访问网站时间分析. 用户浏览内容分析 例子:一用户某次访问网站的路径示意图 ABCD ABEGH ABEGW AOU AOV Apriori算法 需要扫描多个事物数据集,增加IO开销.会产生2的k次方频繁项集. FP-Tree算法 概念: 树 链 节点 节点的前向路径 单支 多支 条件基 若Tree为单支,则输出整条单支和条件基BASE,支持度为单支中所有节点支持度的最小值. 若Tree为多支,先输出

使用 FP-growth 算法高效挖掘海量数据中的频繁项集

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信