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1 算法介绍
FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理,他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题,而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后,产生关联规则的步骤还是和Apriori是一样的。
常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高。
FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建、挖掘频繁项集。
2 FP树表示法
FP树通过逐个读入事务,并把事务映射到FP树中的一条路径来构造。由于不同的事务可能会有若干个相同的项,因此它们的路径可能部分重叠。路径相互重叠越多,使用FP树结构获得的压缩效果越好;如果FP树足够小,能够存放在内存中,就可以直接从这个内存中的结构提取频繁项集,而不必重复地扫描存放在硬盘上的数据。
一颗FP树如下图所示:
通常,FP树的大小比未压缩的数据小,因为数据的事务常常共享一些共同项,在最好的情况下,所有的事务都具有相同的项集,FP树只包含一条节点路径;当每个事务都具有唯一项集时,导致最坏情况发生,由于事务不包含任何共同项,FP树的大小实际上与原数据的大小一样。
FP树的根节点用φ表示,其余节点包括一个数据项和该数据项在本路径上的支持度;每条路径都是一条训练数据中满足最小支持度的数据项集;FP树还将所有相同项连接成链表,上图中用蓝色连线表示。
为了快速访问树中的相同项,还需要维护一个连接具有相同项的节点的指针列表(headTable),每个列表元素包括:数据项、该项的全局最小支持度、指向FP树中该项链表的表头的指针。
3 构建FP树
现在有如下数据:
FP-growth算法需要对原始训练集扫描两遍以构建FP树。
第一次扫描,过滤掉所有不满足最小支持度的项;对于满足最小支持度的项,按照全局最小支持度排序,在此基础上,为了处理方便,也可以按照项的关键字再次排序。
第二次扫描,构造FP树。
参与扫描的是过滤后的数据,如果某个数据项是第一次遇到,则创建该节点,并在headTable中添加一个指向该节点的指针;否则按路径找到该项对应的节点,修改节点信息。具体过程如下所示:
从上面可以看出,headTable并不是随着FPTree一起创建,而是在第一次扫描时就已经创建完毕,在创建FPTree时只需要将指针指向相应节点即可。从事务004开始,需要创建节点间的连接,使不同路径上的相同项连接成链表。
4 实现代码
def loadSimpDat(): simpDat = [['r', 'z', 'h', 'j', 'p'], ['z', 'y', 'x', 'w', 'v', 'u', 't', 's'], ['z'], ['r', 'x', 'n', 'o', 's'], ['y', 'r', 'x', 'z', 'q', 't', 'p'], ['y', 'z', 'x', 'e', 'q', 's', 't', 'm']] return simpDatdef createInitSet(dataSet): retDict = {} for trans in dataSet: fset = frozenset(trans) retDict.setdefault(fset, 0) retDict[fset] += 1 return retDictclass treeNode: def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode): self.name = nameValue self.count = numOccur self.nodeLink = None self.parent = parentNode self.children = {} def inc(self, numOccur): self.count += numOccur def disp(self, ind=1): print(' ' * ind, self.name, ' ', self.count) for child in self.children.values(): child.disp(ind + 1)def createTree(dataSet, minSup=1): headerTable = {} #此一次遍历数据集, 记录每个数据项的支持度 for trans in dataSet: for item in trans: headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + 1 #根据最小支持度过滤 lessThanMinsup = list(filter(lambda k:headerTable[k] < minSup, headerTable.keys())) for k in lessThanMinsup: del(headerTable[k]) freqItemSet = set(headerTable.keys()) #如果所有数据都不满足最小支持度,返回None, None if len(freqItemSet) == 0: return None, None for k in headerTable: headerTable[k] = [headerTable[k], None] retTree = treeNode('φ', 1, None) #第二次遍历数据集,构建fp-tree for tranSet, count in dataSet.items(): #根据最小支持度处理一条训练样本,key:样本中的一个样例,value:该样例的的全局支持度 localD = {} for item in tranSet: if item in freqItemSet: localD[item] = headerTable[item][0] if len(localD) > 0: #根据全局频繁项对每个事务中的数据进行排序,等价于 order by p[1] desc, p[0] desc orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: (p[1],p[0]), reverse=True)] updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count) return retTree, headerTabledef updateTree(items, inTree, headerTable, count): if items[0] in inTree.children: # check if orderedItems[0] in retTree.children inTree.children[items[0]].inc(count) # incrament count else: # add items[0] to inTree.children inTree.children[items[0]] = treeNode(items[0], count, inTree) if headerTable[items[0]][1] == None: # update header table headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]] else: updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]]) if len(items) > 1: # call updateTree() with remaining ordered items updateTree(items[1:], inTree.children[items[0]], headerTable, count)def updateHeader(nodeToTest, targetNode): # this version does not use recursion while (nodeToTest.nodeLink != None): # Do not use recursion to traverse a linked list! nodeToTest = nodeToTest.nodeLink nodeToTest.nodeLink = targetNodesimpDat = loadSimpDat()dictDat = createInitSet(simpDat)myFPTree,myheader = createTree(dictDat, 3)myFPTree.disp()
上面的代码在第一次扫描后并没有将每条训练数据过滤后的项排序,而是将排序放在了第二次扫描时,这可以简化代码的复杂度。
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