关联规则挖掘 FP-tree

根据给定的文件信息，我们可以生成以下知识点： 1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是数据挖掘中的一种技术，旨在发现数据集中隐含的关联规则。关联规则挖掘有多种算法，包括 Apriori 算法和 FP-growth 算法等。 2. FP-tree：FP-tree 是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。它的主要思想是将事务数据库压缩成一棵频繁模式树（FP-树），以便快速发现频繁项集和关联规则。 3. FP-growth 算法：FP-growth 算法是基于 FP-tree 的关联规则挖掘算法。它采用“分而治之”的策略，将提供频繁项目集的数据库压缩成一棵频繁模式树（FP-树）。FP-growth 算法优于 Apriori 算法。 4. FP- 树构造过程：FP- 树构造过程包括两步：第一次扫描事务数据库，导出频繁项（1-项集）的集合，并得到他们的支持度计数；第二次扫描事务数据库，每个事务中的项按 L 中的次序处理，并对每个事务创建一个分枝。 5. FP- 树的构成：FP- 树由多个节点组成，每个节点对应一个项，节点之间通过链接关系构成树状结构。 6. 节点计数：每个节点都有一个计数，记录该节点出现的次数。 7. 分枝共享：FP- 树中的分枝可以共享前缀路径，以减少树的深度和宽度。 8. 节点链接：FP- 树中的节点之间通过链接关系构成树状结构，每个节点都有一个指针指向其子节点。 9. FP- 树的应用：FP- 树可以应用于关联规则挖掘、频繁项集挖掘、数据挖掘等领域。 10. 关联规则挖掘的应用：关联规则挖掘有广泛的应用，如推荐系统、市场营销、客户关系管理等。 11. 数据挖掘：数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的知识或模式的过程。关联规则挖掘是数据挖掘的一种重要技术。 12. 频繁项集：频繁项集是指在事务数据库中频繁出现的项集。频繁项集是关联规则挖掘的基础。 13. 支持度计数：支持度计数是指项或项集在事务数据库中的出现次数。 14. 项集：项集是指事务数据库中的一个或多个项的集合。 15. 事务数据库：事务数据库是指一个或多个事务的集合，每个事务是一个项集。 16. 项：项是指事务数据库中的一个基本单元，可以是商品、服务、事件等。 关联规则挖掘 FP-tree 是一种高效的关联规则挖掘算法，基于频繁模式树的构造和挖掘。FP-growth 算法是基于 FP-tree 的关联规则挖掘算法，具有高效和准确的特点。