精选优质文档-倾情为你奉上FP-Growth算法实验报告一、算法介绍数据挖掘是从数据库中提取隐含的、未知的和潜在的有用信息的过程,是数据库及相关领域研究中的一个极其重要而又具有广阔应用前景的新领域. 目前,对数据挖掘的研究主要集中在分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式发现、异常和趋势发现等方面,其中关联规则挖掘在商业等领域中的成功应用使它成为数据挖掘中最重要、最活跃和最成熟的研究方向. 现有的大多数算法均是以Apriori 先验算法为基础的,产生关联规则时需要生成大量的候选项目集. 为了避免生成候选项目集,Han等提出了基于FP 树频繁增长模式（Frequent-Pattern Growth，FP-Growth）算法。FP 树的构造过程可描述为: 首先创建树的根结点, 用“null”标记. 扫描交易数据集DB ,每个事务中的项目按照支持度递减排序,并对每个事务创建一个分枝. 一般地,当为一个事务考虑增加分枝时,沿共同前缀上的每个结点的计数值增加1 ,为跟随在前缀之后的项目创建结点并链接. 为方便树的遍历,创建一个频繁项目列表,使得每个项目通过一个结点头指针
