1、FP-growth的由来？
由于apriori会产生大量候选集，并且多多次扫描数据库，需要很大的I/O（input/output）负载。
所以han等人在2000年提出了频繁模式增长（frequent pattern-growth）的算法。
2、好处？
它将提供的频繁项压缩到一个频繁模式树（frequent pattern tree）中，但仍保留原始信息，然后将压缩后的数据库划分成一组条件数据库，每个关联的频繁项或模式段，将分别挖掘每个条件数据库。
3、举例说明。
4、日常催促自己找案例进行算法实现，并且快点完成github的博客搭建思密达。
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一、FP-growth介绍 从大规模的数据集中，寻找不同特征或者物品之间的隐含关系，称为关联分析（associat...
摘要:关联规则，置信度，支持度，提升度，规则集，数据挖掘，Spark 关联规则 关联规则是基于统计的无监督学习方法...
FP-growth算法概述 在上一章介绍了“关联分析”这种无监督学习的原理。其中提到了利用Apriori算法来发现...
转载： https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/det...
libname datapath "E:\EC\kie\nbo\20170613";data mba;set da...
参考：https://www.cnblogs.com/hdu-cpd/p/5987904.htmlhttps://...
关联规则 参考链接此算法是从数据集找出各个关联项之间的关系样本: 用顾客购买物品为样本, 例如四名顾客购买物品如下...
本文标题：关联规则 优化--FP-growth
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ssucixtx.html
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