摘要：
FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法，它采取如下分治策略：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree），但仍保留项集关联信息；该算法和Apriori算法最大的不同有两点：第一，不产生候选集，第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。算法伪代码算法：FP-增长。使用FP-树，通过模式段增长，挖掘频繁模式。输入：事务数据库D；最小支持度阈值min_sup。输出：频繁模式的完全集。1． 按以下步骤构造FP-树：(a) 扫描事务数据库D 一次。收集频繁项的集合F 和它们的支持度。对F 按支持度降序排序，结果为频繁项表 阅读全文
