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数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法

FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。 二、利用FpTree挖掘频繁项集   FpTree建好后,就可以进行频繁项集的挖掘,挖掘算法称为FpGrowth(Frequent Pattern Growth)算法,挖掘从表头header的最后一个项开始 : 3频繁项集: 面包 尿布 3尿布 牛奶 3牛奶 4面包 牛奶 3尿布 啤酒 3面包 4   另外我下载了一个购物篮的数据集,数据量较大,测试了一下FpGrowth FpGrowth算法的平均效率远高于Apriori算法,但是它并不能保证高效率,它的效率依赖于数据集,当数据集中的频繁项集的没有公共项时,所有的项集都挂在根结点上,不能实现压缩存储,而且Fptree还需要其他的开销 ,需要存储空间更大,使用FpGrowth算法前,对数据分析一下,看是否适合用FpGrowth算法。

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用Spark学习FP Tree算法和PrefixSpan算法

而这些算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python,本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。       Spark MLlib关联算法基于Python的接口在pyspark.mllib.fpm包中。 FP Tree算法对应的类是pyspark.mllib.fpm.FPGrowth(以下简称FPGrowth类),从Spark1.4开始才有。 支持度阈值minSupport的定义和FPGrowth类类似,唯一差别是阈值默认值为0.1。maxPatternLength限制了最长的频繁序列的长度,越小则最后的频繁序列数越少。 -1.6.1-bin-hadoop2.6/python/lib") sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/python/lib/pyspark.zip

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    Spark 频繁模式挖掘

    ; associationRules:生成的可信度大于minConfidence的关联规则,同样是DataFrame格式; transform; from pyspark.ml.fpm import FPGrowth spark.createDataFrame([ (0, [1, 2, 5]), (1, [1, 2, 3, 5]), (2, [1, 2]) ], ["id", "items"]) fpGrowth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.5, minConfidence=0.6) model = fpGrowth.fit(df) # Display

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    数据挖掘系列(5)使用mahout做海量数据关联规则挖掘

    fs -mkdir /user/hadoop/mahoutData #创建目录 hadoop fs -put ~/data/retail.dat /user/hadoop/mahoutData 调用FpGrowth 一两分钟后执行完毕,生成的文件被序列化了,直接查看会是乱码,因此需要用mahout还原回来: mahout seqdumper -i /user/hadoop/patterns/fpgrowth/part-r 待续…… 来源:www.cnblogs.com/fengfenggirl 关联好文: 数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法 数据挖掘系列

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    数据挖掘系列(4)使用weka做关联规则挖掘

    规则挖取   我们先用标准数据集normalBasket.arff[1]试一下,weka的apriori算法和FPGrowth算法。   1、安装好weka后,打开选择Explorer ?    FPGrowth运行的结果是一样的: ?   每条规则都带有出现次数、自信度、相关度等数值。    retail.txt转化而来,为了不造成误解,我在id好前加了一个"I",比如2变为I2),这个数据用的稀疏数据表示方法,数据记录有88162条,用Apriori算法在我的2G电脑上跑不出来,直接内存100%,用FPGrowth 来源:www.cnblogs.com/fengfenggirl 系列好文: 数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法 数据挖掘系列

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    训练模型的均方误差为 = 106.31223022762704 第7章 FPGrowth 关联规则算法 7.1算法思想   FPGrowth 算法通过构造一个 FPTree 树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录 FPGrowth挖掘过程如下图所示: ? {SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth object FPGrowth extends App { new SparkContext(conf)   // 加载数据样本   val path = "D:\\learn\\JetBrains\\workspace_idea\\spark\\doc\\fpgrowth.txt 最小支持度 [0,1]   val minSupport = 0.4   // 计算的并行度   val numPartition = 2   // 训练模型   val model = new FPGrowth

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    spark mlib中机器学习算法的测试(SVM,KMeans, PIC, ALS等)

    (6) 关联挖掘(FPGrowth算法) 通过之前的mahout与spark的学习,总体上mahout用起来非常不方便,而spark开发方便,速度更高效

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    985校训中的频繁词

    最后利用FP-growth算法 发现校训中的频繁项集: import fpGrowth_py36 as fpG def findFreq(dataset, minSup): initSet =

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    有赞推荐系统关键技术

    3.2.3 FPgrowth(基于频繁项挖掘) 利用 FPGrowth 算法挖掘商品之间的频繁项,频繁项挖掘的一个典型例子是购物篮分析。 上述举例对应配置格式如下(仅供参考): { 实时: 商详页:Item-CF 离线: 商详页:FPGrowth 冷启动: 商详页:ShopHot

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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

    FP-growth 代码讲解 完整代码地址: https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/12.FrequentPattemTree /fpGrowth.py main 方法大致步骤: if __name__ == "__main__": simpDat = loadSimpDat()

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    10、关联规则之FPGrowth算法   使用场景 – 用于发现频繁项集,比如啤酒和尿布;   基本概念: T*:代表一次购物 项集:项的集合 支持度:项出现的次数或频率

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    1 编程语言 目前工业界的机器学习编程语言很多,基于个人的一些浅显的工作经验,发现目前比较常用的编程语言是Python和SQL。 阅读这本书需要读者掌握 Python 语言,加上 Numpy,Scipy,matplotlib 函数库的一些基础内容。源代码的话可以在网上找到,然后根据书本的章节逐步学习即可。 Apriori 和 FpGrowth 算法都有自己的优点和缺点,在智能运维里面经常会涉及到关联性的分析。无论是事件与事件的关联,时间序列与时间序列的关联,时间序列与事件的关联,都需要进行分析。

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    关联规则:Fpgrowth 机器学习算法可视化理解 分类问题 不同的算法在尝试生成不同的决策边界,从而完成分类 回归类问题有不同的拟合方式 附 结合微专业课程的学习 ---- 数学基础 讲授具体算法时对涉及数学部分有针对的查漏补缺

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