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使用FP-Growth算法和关联规则的Python代码。

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简介：
通过对《机器学习实战》中FP-Growth算法代码的调整，得以构建一个频繁项集挖掘函数，命名为FP_Growth（），该函数具备展示各频繁项集支持度功能的特性。此外，该系统还包含关联规则发现函数findRules（），用于进一步分析数据中的潜在关联关系。

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  • 关于FP-Growth和关联规则的Python代码
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    本项目提供使用Python实现的FP-Growth算法及关联规则挖掘代码，适用于数据分析、购物篮分析等场景。 基于《机器学习实战》中的FP-Growth代码进行了修改，形成了一个频繁项集挖掘函数FP_Growth()。该函数能够显示每个频繁项集的支持度，并且还包括了一个用于发现关联规则的findRules()函数。
     
  • 关于Apriori和FP-growth算法的关联规则研究.ipynb
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    本研究通过Python的Jupyter Notebook平台，深入探讨了Apriori与FP-growth两种经典频繁项集挖掘算法在关联规则发现中的应用及其性能比较。 基于关联规则的Apriori和FP-growth算法是一种常用的数据挖掘技术，用于发现大量交易数据中的频繁项集，并从中提取有用的关联规则。这两种方法在市场篮子分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。 Apriori算法通过生成候选集并检查其是否为频繁模式来工作，而FP-growth则采用了一种更高效的压缩树结构（FP-tree）存储事务数据库的信息，直接从该数据结构中挖掘频繁项集。相比而言，FP-growth在处理大规模和高维度的数据时表现更为优越。 这篇文章将详细介绍这两种算法的工作原理、实现步骤以及如何使用Python进行实践操作。通过比较它们的性能差异和应用场景的不同需求，读者可以更好地理解这些技术的优点与局限性，并为自己的项目选择最合适的解决方案。
     
  • 基于FP-growth的关联规则挖掘实现
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    本研究采用FP-growth算法进行高效关联规则挖掘，旨在发现数据集中的频繁项集及其相关性，为决策支持提供有力的数据依据。 关联规则挖掘中有几个经典算法。Apriori算法由于效率较低且时间复杂度较高，韩佳伟对其进行了改进。附件提供了fp-growth的Python实现代码。
     
  • 利用Apriori与FP-growth开展关联规则分析
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    本研究运用数据挖掘技术中的Apriori和FP-Growth算法进行关联规则分析，揭示数据间的隐藏模式，为决策提供有力支持。 使用Apriori和FP-growth算法进行关联规则挖掘是一种有效的方法。这两种方法能够从大量交易数据中找出频繁项集，并进一步生成有用的关联规则，帮助企业发现产品之间的隐藏关系，从而优化库存管理和营销策略。Apriori算法通过逐层搜索频繁项集来实现这一点，而FP-growth则利用压缩的频繁模式树结构快速挖掘频繁项集。这两种方法各有优缺点，在实际应用中可以根据数据特点和需求选择合适的方法。
     
  • Matlab中的FP-Growth频繁项集关联规则挖掘方法
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    本文介绍了在Matlab环境下实现的FP-Growth算法，并应用于频繁项集及关联规则的高效挖掘，适用于数据挖掘和机器学习研究。 与Apriori算法类似，FP-Growth也是一种用于关联规则挖掘的方法。其名称中的“FP”代表频繁模式（Frequent Pattern）。该方法利用频繁模式技术构建频繁模式树（FP-Tree），从而能够有效地提取出关联规则。相较于Apriori算法，FP-Growth在处理大型数据集时表现出更高的效率和更好的性能。因此，它非常适合研究生学习使用。
     
  • Python中关于机器学习关联规则的资源（包括Apriori和FP-Growth算法）原理详解
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    本文章深入解析了Python中用于数据挖掘与机器学习中的关联规则方法，特别针对Apriori及FP-Growth两种核心算法进行详尽讲解，旨在帮助读者理解并掌握其实现机制。 1. 包含Apriori算法的代码操作、讲解及原理的文档PPT 2. 包含FP-Growth算法的代码操作、讲解及原理的文档PPT 3. 关联规则介绍的PPT 4. 通过这些资料可以理解关联规则的实际应用和相关代码 5. 值得推荐！ 6. 下载后若遇到问题，可私信博主咨询（博主会回复）
     
  • 基于Python的FP-Growth算法在人工智能项目中的关联规则分析实践
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    本实践探讨了利用Python实现FP-Growth算法进行大数据集上的频繁项集与关联规则挖掘，并应用于具体的人工智能项目中。通过实例分析，展示了该算法如何有效提升数据洞察力和决策支持能力。 该模块提供了一个纯 Python 实现的 FP-growth 算法，用于查找频繁项集。FP-growth 利用一个假设：许多事务将具有共同项目来构建前缀树。如果这个假设成立，则此树会生成实际事务的紧凑表示，并且在生成项集中比 Apriori 更快。
     
  • 详解使用Python实现FP-Tree的关联规则挖掘
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    本文章将深入解析如何运用Python编程语言来构建和应用FP-Tree算法进行高效的频繁项集与关联规则挖掘。适合数据挖掘爱好者和技术研究人员参考学习。 本段落详细讲解了如何使用Python实现FP-TREE进行关联规则挖掘，并提供了在Python 3.2版本中的具体实现方法。此外，该过程能够生成每一步的FP树图片，但需要先安装PIL库。
     
  • FP-Growth算法
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    FP-Growth算法是一种高效的频繁项集挖掘方法，在市场篮子分析中用于发现大量交易数据中的关联规则。 FPGrowth算法主要包含两个步骤：构建FP-tree和递归挖掘FP-tree。通过两次数据扫描过程，可以将原始事务数据压缩成一个FP-tree结构。这个树状结构类似于前缀树，具有相同前缀的路径能够共享节点，从而实现对数据的有效压缩。接下来，在该树的基础上找出每个项目的条件模式基以及对应的条件FP-tree，并递归地挖掘这些条件FP-tree以获取所有频繁项集。
     
  • FP-Growth算法
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    FP-Growth算法是一种高效的数据挖掘技术，用于发现大型数据库中的频繁项集和关联规则。通过构建FP树结构，该算法能有效减少数据扫描次数并提高计算效率。 本算法由比利时安特卫普大学的Bart Goethals教授用C++编程实现，对Han JiaWei等人最初的Fp-Growth算法进行了优化。该算法已在VC++6.0中调试通过，在运行时只需在project/setting.../debug/program arguments中设定输入文件、支持度和输出文件，例如iris3.txt 10 iris.out。算法所有权归原作者所有，为了便于国内同行的研究在此分享该算法。