FP-growth 频繁项集计算方法

### FP-Growth算法实现频繁项集挖掘 FP-Growth（Frequent Pattern Growth）是一种高效的数据挖掘算法，用于发现事务数据库中的频繁项集。该方法的核心在于构建一种名为FP-Tree的紧凑数据结构，并通过条件模式基提取频繁项集。 #### 构建FP-Tree FP-Growth的第一步是从原始交易记录中创建FP-Tree。此过程涉及两个主要阶段：统计项频次并按频率降序排列；随后将每条交易路径插入到FP-Tree中[^1]。以下是具体操作： 1. **计算支持度计数** 对输入数据集中每一项的支持度进行统计，仅保留满足最小支持度阈值的项目。 2. **排序与树化** 将符合条件的项按照其全局频率从高到底重新排序，并依次将其加入FP-Tree节点链表中[^2]。 #### 条件模式基生成 一旦完成FP-Tree建立，则可通过递归方式寻找各个目标项目的条件模式基(Conditional Pattern Base)，即那些包含特定元素的所有前缀路径集合。这些基础构成了进一步分析的基础材料。 #### 提取频繁模式 最后一步就是依据上述得到的信息来实际产生所有的频繁模式组合。这通常涉及到再次运用类似的思想但作用范围缩小至局部子问题之上直到不能再分为止。 下面给出一个简单的Python代码示例展示如何应用fp_growth函数来自动生成给定样本数据上的所有可能存在的强关联规则: ```python from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules, fpgrowth import pandas as pd # 创建虚拟购物篮数据框 data = [['牛奶', '面包'], ['牛奶', '尿布', '啤酒'], ['面包', '黄油'], ['牛奶', '面包', '尿布']] df = pd.DataFrame(data) # 转换为适合fpgrowth使用的one-hot编码形式矩阵 encoded_df = df.stack().str.get_dummies().groupby(level=0).sum() # 应用FP-Growth查找频繁项集 freq_items = fpgrowth(encoded_df, min_support=0.5, use_colnames=True) print(freq_items) ``` 以上程序片段展示了怎样利用`mlxtend`库执行快速原型开发测试环境下的基本功能验证工作流程[^3]。