Python의 FP-Growth 알고리즘에 대한 자세한 설명
FP-Growth 알고리즘은 고전적인 빈발 패턴 마이닝 알고리즘으로, 데이터 세트에서 자주 함께 나타나는 항목의 컬렉션을 마이닝하는 데 매우 효율적인 알고리즘입니다. 이번 글에서는 FP-Growth 알고리즘의 원리와 구현 방법을 자세히 소개하겠습니다.
1. FP-Growth 알고리즘의 기본 원리
FP-Growth 알고리즘의 기본 아이디어는 데이터 세트의 빈발 항목 집합을 표현하기 위한 FP-Tree(빈번 항목 집합 트리)를 구축하고, 빈발 항목을 마이닝하는 것입니다. FP-Tree 세트에서. FP-Tree는 후보 빈발항목집합을 생성하지 않고도 빈발항목집합을 마이닝할 수 있는 효율적인 자료구조이다.
FP-Tree에는 루트 노드와 트리 노드라는 두 부분이 있습니다. 루트 노드에는 값이 없지만 트리 노드에는 항목 이름과 항목 발생 횟수가 포함됩니다. FP-Tree에는 동일한 노드를 가리키는 링크도 포함되어 있으며 이러한 링크를 "링크 포인터"라고 합니다.
FP-Growth 알고리즘의 프로세스는 두 부분으로 구성됩니다: FP-Tree 구축 및 빈발 항목 집합 채굴:
- FP-Tree 구축:
각 거래에 대해 비빈번 항목을 삭제하고 지원에 따라 빈도를 계산합니다. 빈번한 항목의 크기별로 정렬하여 빈번한 항목 집합을 가져옵니다.
각 트랜잭션을 탐색하여 각 트랜잭션의 빈발 항목 집합을 나타나는 순서대로 FP-Tree에 삽입합니다. 이미 노드가 있으면 개수를 늘립니다.
- 빈발 항목 집합 마이닝:
FP-Tree에서 빈발 항목 집합을 마이닝하는 방법은 다음과 같습니다.
FP-Tree의 맨 아래에서 시작하여 각 항목 집합의 조건 패턴 라이브러리를 찾습니다. 이 항목 집합을 포함하는 거래입니다. 이후 조건부 패턴 라이브러리에 대해 새로운 FP-Tree를 재귀적으로 구축하고 트리 내 빈발항목집합을 검색한다.
새로운 FP-Tree에서는 각 빈번 항목을 지지도에 따라 정렬하고 후보 집합을 구성한 후 재귀적으로 채굴합니다. 빈발항목집합을 모두 찾을 때까지 위 과정을 반복합니다.
2. FP-Growth 알고리즘 구현
FP-Growth 알고리즘 구현은 Python 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다. 다음은 FP-Growth 알고리즘의 구현을 보여주는 간단한 예입니다.
먼저 데이터 세트를 정의합니다. 예:
dataset = [['v', 'a', 'p', 'e', 's'], ['b', 'a', 'k', 'e'], ['a', 'p', 'p', 'l', 'e', 's'], ['d', 'i', 'n', 'n', 'e', 'r']]
그런 다음 주문된 항목 세트를 생성하는 함수를 작성합니다. 예:
def create_ordered_items(dataset): # 遍历数据集,统计每个项出现的次数 item_dict = {} for trans in dataset: for item in trans: if item not in item_dict: item_dict[item] = 1 else: item_dict[item] += 1 # 生成有序项集 ordered_items = [v[0] for v in sorted(item_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] return ordered_items
그 중 create_ordered_items 함수는 개수에 따라 주문된 항목 세트를 얻는 데 사용됩니다. 항목의 발생.
다음으로 FP-Tree를 구축하는 함수를 작성하세요.
class TreeNode: def __init__(self, name, count, parent): self.name = name self.count = count self.parent = parent self.children = {} self.node_link = None def increase_count(self, count): self.count += count def create_tree(dataset, min_support): # 生成有序项集 ordered_items = create_ordered_items(dataset) # 建立根节点 root_node = TreeNode('Null Set', 0, None) # 建立FP-Tree head_table = {} for trans in dataset: # 过滤非频繁项 filtered_items = [item for item in trans if item in ordered_items] # 对每个事务中的项集按频繁项的支持度从大到小排序 filtered_items.sort(key=lambda x: ordered_items.index(x)) # 插入到FP-Tree中 insert_tree(filtered_items, root_node, head_table) return root_node, head_table def insert_tree(items, node, head_table): if items[0] in node.children: # 如果节点已存在,则增加其计数 node.children[items[0]].increase_count(1) else: # 如果节点不存在,则插入新的节点 new_node = TreeNode(items[0], 1, node) node.children[items[0]] = new_node # 更新链表中的指针 if head_table.get(items[0], None) is None: head_table[items[0]] = new_node else: current_node = head_table[items[0]] while current_node.node_link is not None: current_node = current_node.node_link current_node.node_link = new_node if len(items) > 1: # 对剩余的项进行插入 insert_tree(items[1:], node.children[items[0]], head_table)
create_tree 함수는 FP-Tree를 구축하는 데 사용됩니다.
마지막으로 빈발 항목 집합을 마이닝하는 함수를 작성합니다.
def find_freq_items(head_table, prefix, freq_items, min_support): # 对头指针表中的每个项按照出现的次数从小到大排序 sorted_items = [v[0] for v in sorted(head_table.items(), key=lambda x: x[1].count)] for item in sorted_items: # 将前缀加上该项,得到新的频繁项 freq_set = prefix + [item] freq_count = head_table[item].count freq_items.append((freq_set, freq_count)) # 构建该项的条件模式库 cond_pat_base = get_cond_pat_base(head_table[item]) # 递归地构建新的FP-Tree,并寻找频繁项集 sub_head_table, sub_freq_items = create_tree(cond_pat_base, min_support) if sub_head_table is not None: find_freq_items(sub_head_table, freq_set, freq_items, min_support) def get_cond_pat_base(tree_node): cond_pat_base = [] while tree_node is not None: trans = [] curr = tree_node.parent while curr.parent is not None: trans.append(curr.name) curr = curr.parent cond_pat_base.append(trans) tree_node = tree_node.node_link return cond_pat_base def mine_fp_tree(dataset, min_support): freq_items = [] # 构建FP-Tree root_node, head_table = create_tree(dataset, min_support) # 挖掘频繁项集 find_freq_items(head_table, [], freq_items, min_support) return freq_items
mine_fp_tree 함수는 빈발 항목 집합을 마이닝하는 데 사용됩니다.
3. 요약
FP-Growth 알고리즘은 효율적인 빈발 패턴 마이닝 알고리즘으로, FP-Tree를 구성함으로써 후보 빈발 항목 집합을 생성하지 않고도 빈발 항목 집합을 마이닝할 수 있습니다. Python은 FP-Growth 알고리즘을 구현하는 데 매우 적합한 프로그래밍 언어입니다. Python을 사용하면 이 알고리즘을 빠르게 구현하고 실제로 빈발 항목 집합을 마이닝하는 데 사용할 수 있습니다. 이 글이 FP-Growth 알고리즘의 원리와 구현 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python의 FP-Growth 알고리즘에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

VS 코드는 Mac에서 사용할 수 있습니다. 강력한 확장, GIT 통합, 터미널 및 디버거가 있으며 풍부한 설정 옵션도 제공합니다. 그러나 특히 대규모 프로젝트 또는 고도로 전문적인 개발의 경우 VS 코드는 성능 또는 기능 제한을 가질 수 있습니다.
