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機器學習-fpgrowth算法(ppt56頁)(編輯修改稿)

2025-02-05 17:36 本頁面
 

【文章內容簡介】 7 薯片 ,面包 ,牛奶 8 薯片 ,雞蛋 ,面包 ,牛奶 9 薯片 ,雞蛋 ,牛奶 :插入第三條 14 FPGROWTH算法原理 實例 1建立 FP樹 ID Items 1 薯片 ,雞蛋 ,面包 ,牛奶 2 薯片 ,雞蛋 ,啤酒 3 面包 ,牛奶 ,啤酒 4 薯片 ,雞蛋 ,面包 ,牛奶 ,啤酒 5 薯片 ,雞蛋 ,面包 6 雞蛋 ,面包 ,啤酒 7 薯片 ,面包 ,牛奶 8 薯片 ,雞蛋 ,面包 ,牛奶 9 薯片 ,雞蛋 ,牛奶 同理,剩余記錄依次插入 fptree中。 15 FPGROWTH算法原理 實例 1建立 FP樹 圖中左邊的一列叫做頭指針表,樹中相同名稱的節(jié)點要鏈接起來,鏈表的第一個元素就是頭指針表里的元素。 虛線連接起來的表示同一個商品,各個連接的數(shù)字加起來就是該商品出現(xiàn)的總次數(shù)。 16 FPGROWTH算法原理 實例 1挖掘頻繁項集 ?Step4:從 FPTree中找出頻繁項集。 遍歷表頭項中的每一項(以 “牛奶: 6”為例),從 FPTree中找到所有的 “牛奶 ”結點,向上遍歷它的祖先結點,得到 4條路徑,如表所示。 17 FPGROWTH算法原理 實例 1挖掘頻繁項集 ?Step4:從 FPTree中找出頻繁項集。 對于每一條路徑上的節(jié)點,其 count都設置為牛奶的 count(路徑中最末尾的商品數(shù)) 18 FPGROWTH算法原理 實例 1挖掘頻繁項集 ?Step4:從 FPTree中找出頻繁項集。 因為每一項末尾都是牛奶,可以把牛奶去掉,得到 條件模式基 ,此時的后綴模式是:牛奶。 19 FPGROWTH算法原理 實例 2 ? 把例子簡化一下,請看以下實例 2 Tid Items 1 I1,I2,I5 2 I2,I4 3 I2,I3 4 I1,I2,I4 5 I1,I3 6 I2,I3 7 I1,I3 8 I1,I2,I3,I5 9 I1,I2,I3 20 FPGROWTH算法原理 實例 2統(tǒng)計頻次 ? 先掃描數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)計所有商品的出現(xiàn)次數(shù) (頻數(shù) ) ? 定義 min_sup=2, 按照 頻數(shù)遞減排序 ,刪除頻數(shù)小于最小支持度的商品。重新排列 得到頻繁 1項目集 F I1 I2 I3 I4 I5 6 7 6 2 2 I2 I1 I3 I4 I5 7 6 6 2 2
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