FP-Growth算法的介绍

引言： 在关联分析中，频繁项集的挖掘最经常使用到的就是Apriori算法。Apriori算法是一种先产生候选项集再检验是否频繁的“产生-测试”的方法。这种方法有种弊端：当数据集很大的时候，须要不断扫描数据集形成运行效率很低。 而FP-Growth算法就很好地解决了这个问题。它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree上面，再根据这棵树找出频繁项集。FP-Tree的构建过程只须要扫描两次数据集

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