序列模式或项目集fp树

序列模式或项目集FP树是一种用于数据挖掘和序列分析的数据结构。它是一种基于前缀树的数据结构，用于存储和表示序列模式或项目集的频繁模式。

序列模式是指在时间顺序上具有一定关联性的数据项集合。例如，购物篮中的商品购买序列、用户浏览网页的点击序列等。序列模式挖掘可以帮助我们发现这些序列中的频繁模式，从而可以用于推荐系统、市场分析、用户行为分析等领域。

项目集FP树是一种用于高效存储和挖掘序列模式的数据结构。它通过将序列模式转化为项目集的形式，并构建一棵树来表示这些项目集之间的关系。FP树的节点包含项目项和计数信息，通过连接相同项目项的节点来表示序列模式的频繁性。

序列模式或项目集FP树的优势在于：

高效存储：FP树通过压缩存储相同项目项的节点，节约了存储空间。
高效挖掘：FP树通过构建树结构，可以快速地发现频繁模式。
灵活性：FP树可以处理不同长度的序列模式，并且可以进行增量更新。

应用场景：

购物篮分析：通过挖掘购物篮中的序列模式，可以了解用户的购买习惯，从而进行个性化推荐。
用户行为分析：通过分析用户在网站上的点击序列，可以了解用户的兴趣和偏好，从而优化网站内容和布局。
生产过程优化：通过分析生产过程中的序列模式，可以发现生产中的瓶颈和优化点，提高生产效率。

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目录一、填空题二、计算题求项集I和事务D 计算置信度求取所有频繁项集求取最大频繁项目集推理强关联规则 Close算法解题步骤 FP - 树算法的计算步骤序列模式发现算法 K-近邻分类算法...②生成事务数据库的FP-树 ? 第二步：生成频繁项目集（1）生成e的条件FP-树 ① 确定项目e。...⑧ 可生成ce的条件FP-树，得到以ce结尾的频繁项目集{c,e} ?...⑨ 可生成ae的条件FP-树，得到以ae结尾的频繁项目集{a,e} ?...（3）生成其他频繁项目集此外，进一步生成c的条件FP-树，b的条件FP-树，以及a的条件FP-树，并生成相应的频繁项目集。 ?

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smile——Java机器学习引擎

Smile有很好的文档记录，请查看项目网站以获取编程指南和更多信息。...关联规则和频繁项集挖掘：FP增长挖掘算法。流形学习：IsoMap、LLE、拉普拉斯特征映射、t-SNE、UMAP、PCA、核PCA、概率PCA、GHA、随机投影、ICA。...最近邻搜索：BK树、覆盖树、KD树、SimHash、LSH。序列学习：隐马尔可夫模型，条件随机场。...Protostuff是一个很好的替代方案，它支持向前向后兼容性（模式演化）和验证。除了XML之外，Protostuff还支持许多其他格式，如JSON、YAML、protobuf等。...使用mile.plot.vega软件包，我们可以创建一个规范，将可视化描述为从数据到图形标记（如点或条）属性的映射。该规范基于Vega-Lite。

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数据挖掘十大算法之Apriori算法「建议收藏」

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自然语言处理NLP（二）

；确定模式；非确定模式；隐藏模式；隐马尔科夫模型HMM 是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，难点在于从可观察的参数中确定此过程的隐含参数，然后利用这些参数进行下一步的分析...分类的使用根据名字判别性别；文本分类；词性分类；句子分割；识别对话行为；分类算法朴素贝叶斯分类器；决策树建立分类器的步骤：确定输入特征—特征提取器；划分数据集；使用训练集构建分类器...；使用测试集测试分类器效果；分类的类别文档分类特征提取器：关键字是否在文档中；分类器训练；词性判断特征提取器：词后缀分类器训练：决策树分类器基于上下文的词性判断；序列分类贪婪序列分类...；隐马尔科夫模型；句子分割：标点符号的分类任务识别对话行为类型；评估训练集与测试集的划分准确度正确分类数目/待分类数目精确度(precision) TP/(TP+FP) 召回率...，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据样本有类别标记；

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自然语言处理 NLP（2）

；确定模式；非确定模式；隐藏模式；隐马尔科夫模型 HMM 是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，难点在于从可观察的参数中确定此过程的隐含参数，然后利用这些参数进行下一步的分析...建立分类器的步骤：确定输入特征—特征提取器；划分数据集；使用训练集构建分类器；使用测试集测试分类器效果；分类的类别文档分类特征提取器：关键字是否在文档中；分类器训练；词性判断...特征提取器：词后缀分类器训练：决策树分类器基于上下文的词性判断；序列分类贪婪序列分类；隐马尔科夫模型；句子分割：标点符号的分类任务识别对话行为类型；评估训练集与测试集的划分准确度...正确分类数目/待分类数目精确度(precision) TP/(TP+FP) 召回率(recall) TP/(TP+FN) F-度量值(F-score) (2*Precison...，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据样本有类别标记；

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【机器学习实战】第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

最终得到下面这样一棵FP树从FP树中挖掘出频繁项集步骤3: 对头部链表进行降序排序对头部链表节点从小到大遍历，得到条件模式基，同时获得一个频繁项集。 ...条件模式基继续构造条件 FP树，得到频繁项集，和之前的频繁项组合起来，这是一个递归遍历头部链表生成FP树的过程，递归截止条件是生成的FP树的头部链表为空。...根据步骤 2 得到的条件模式基 [z,x,y,s,t]:2，[z,x,y,r,t]:1 作为数据集继续构造出一棵FP树，计算支持度，去除非频繁项，集合按照支持度降序排序，重复上面构造FP树的步骤。...最后得到下面 t-条件FP树 : 然后根据 t-条件FP树的头部链表进行遍历，从 y 开始。得到频繁项集 ty 。然后又得到 y 的条件模式基，构造出 ty的条件FP树，即 ty-条件FP树。...条件FP树:以条件模式基为数据集构造的FP树叫做条件FP树。 FP-growth 算法优缺点: * 优点： 1.

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数据挖掘——关联规则挖掘

关联分析 association analysis：关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。...事务压缩 Transaction reduction 划分 Partitioning 采样 Sampling FPGrowth 基本思想：只扫描数据库两遍，构造频繁模式树（FP-Tree）自底向上递归产生频繁项集...FP树是一种输入数据的压缩表示，它通过逐个读入事务，并把每个事务映射到FP树中的一条路径来构造。...构造FP树：扫描数据库，得到频繁1-项集，并把项按支持度递减排序再一次扫描数据库，建立FP-tree（遍历每一个事务，构造成一条路径，并给项计数）生成条件模式：从FP-tree的头表开始...按照每个频繁项的连接遍历FP-tree 列出能够到达此项的所有前缀路径，得到条件模式基递归生成FP树：对每个模式库，计算库中每个项的支持度，用模式库中的频繁项建立FP-tree

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数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。图算法，搜索算法等

SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法 SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法...他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。...详细介绍链接 FP-Tree频繁模式树算法。...这个算法也有被称为FP-growth算法，这个算法克服了Apriori算法的产生过多侯选集的缺点，通过递归的产生频度模式树，然后对树进行挖掘，后面的过程与Apriori算法一致。...详细介绍链接 PreFixSpanPreFixSpan算法是另一个序列模式挖掘算法，在算法的过程中不会产生候选集，给定初始前缀模式，不断的通过后缀模式中的元素转到前缀模式中，而不断的递归挖掘下去。

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数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。...详细介绍链接 FP-Tree 频繁模式树算法。...这个算法也有被称为FP-growth算法，这个算法克服了Apriori算法的产生过多侯选集的缺点，通过递归的产生频度模式树，然后对树进行挖掘，后面的过程与Apriori算法一致。...详细介绍链接 GSP GSP算法是序列模式挖掘算法。GSP算法也是Apriori类算法，在算法的过程中也会进行连接和剪枝操作，不过在剪枝判断的时候还加上了一些时间上的约束等条件。...详细介绍链接 PreFixSpan PreFixSpan算法是另一个序列模式挖掘算法，在算法的过程中不会产生候选集，给定初始前缀模式，不断的通过后缀模式中的元素转到前缀模式中，而不断的递归挖掘下去。

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寻找商品间的联系：频繁项集挖掘与关联分析

用更高效的方法来进行挖掘频繁项集：使用FP-growth算法来高效发现频繁项集在搜索引擎中输入一个单词或单词的一部分，引擎会自动补全查询词项。...FP树 B:8表示 BXXXX这样的形式出现了8次，A:2 表示AXXXX的形式出现了2次。D:1是叶节点，表示BACD这个分支出现了一次。...构建FP树： 1、遍历整个数据集，移除不满足最小支持度的元素项；如果没有元素项满足要求，则退出 2、根据全局频率对每个事务中的元素进行排序 3、使用排序后的频率项集对树进行填充。...从FP树种挖掘频繁项集的基本步骤： 1、从FP树种获得条件模式基； 2、利用条件模式基，构建一个条件FP树； 3、迭代重复步骤（1）、（2），直到树包含一个元素项为止。...什么是条件模式基？条件模式基是以所查找元素项为结尾的路径集合，每条路径其实都是一条前缀路径，从根节点到叶节点就称为路径。 D的前缀路径是{BA}、{BC}、{AC}。

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机器学习（九）—FP-growth算法

其中算法发现频繁项集的过程是： (1)构建FP树； (2)从FP树中挖掘频繁项集。 2. 构建FP树　　FP表示的是频繁模式，其通过链接来连接相似元素，被连起来的元素可以看成是一个链表。...FP-growth算法的流程为：首先构造FP树，然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时，需要对数据集扫描两边，第一遍扫描用来统计频率，第二遍扫描至考虑频繁项集。下面举例对FP树加以说明。　　...根据该思想就可以实现FP树的构建，下面就采用Python进行实现。我们知道，在第二次扫描数据集时会构建一棵FP树，并采用一个容器来保存树。...大致分为三个步骤：（1）从FP树中获得条件模式基；（2）利用条件模式基，构建一个条件FP树；（3）迭代重复（1）和（2），直到树包含一个元素项为止。　　首先，获取条件模式基。...接下来就可以创建条件FP树了。对于每一个频繁项，都需要创建一棵条件FP树，使用刚才创建的条件模式基作为输入，采用相同的建树代码来构建树，相应的递归发现频繁项、发现条件模式基和另外的条件树。

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【数据挖掘 | 关联规则】FP-grow算法详解（附详细代码、案例实战、学习资源）

为了解决这个问题，FP-Growth（Frequent Pattern Growth）通过构建FP树（Frequent Pattern Tree）来避免生成候选项集，从而减少了搜索空间，提高了算法的效率...FP Tree（树结构）：它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树。节点链表：所有项头表里的1项频繁集都是一个节点链表的头，它依次指向FP树中该1项频繁集出现的位置。...（其中之所排序是因为在FP树的建立时，可以尽可能的共用祖先节点）构建FP树：遍历数据集，读取每一条事务依次构建FP树。...最后构建得到的树称为FP树。构建条件模式基：对于每个项头表中的项，从项头表链表的末尾开始，递归遍历该项的链表，生成以该项为后缀路径的条件模式基。...递归挖掘FP树：对于每个项头表中的项，将它与条件模式基组合，形成新的频繁项集。如果条件模式基非空，则以条件模式基为输入递归调用FP树构建和挖掘过程。

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【机器学习】关联规则代码练习

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