weka实战004：fp-growth关联规则算法

apriori算法的计算量太大，若是数据集略大一些，会比较慢，很是容易内存溢出。算法 咱们能够算一下复杂度：假设样本数有N个，样本属性为M个，每一个样本属性平均有K个nominal值。数据库 1. 计算一项频繁集的时间复杂度是O(N*M*K)。分布式 2. 假设具备最小支持度的频繁项是q个，根据它们则依次生成一项频繁集，二项频繁集，....，r项频繁集合，它们的元素数量分别是：c(q, 1), c

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