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11-FP-growth算法

🚡 使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集

在上一章我们已经介绍了用 Apriori算法发现频繁项集与关联规则。

本章将继续关注发现频繁项集这一任务，并使用FP-growth算法更有效的挖掘频繁项集。

FP-growth 算法步骤：

  • 基于数据构建 FP 树
  • 从 FP 树种挖掘频繁项集

1. FP 树：用于编码数据集的有效方式

FP-growth算法 将数据存储在一种称为 FP 树的紧凑数据结构中。FP 代表频繁模式（Frequent Pattern)。FP 树通过链接 link 来连接相似元素，被连起来的元素项可以看成一个链表。下图给出了一个 FP 树的例子：

同搜索树不同，FP 树中一个元素项可以出现多次。FP 树会存储每个项集的出现频率。解释一下：

FP-growth 算法的工作流程如下：

  • 首先构建 FP 树，然后利用它来挖掘频繁项集
  • 为构建 FP 树，需要对原始数据集扫描两遍：第一遍对所有元素项的出现次数进行计数（如果某个元素是非频繁的，那么包含该元素的超集也是非频繁的）；第二遍扫描只考虑那些频繁元素。

2. 构建 FP 树

① 创建 FP 树的数据结构

创建一个类来保存树的每一个节点：

# FP 树的类定义
class treeNode:
    def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
        self.name = nameValue # 节点名字
        self.count = numOccur # 计数值
        self.nodeLink = None # 用于链接相似的元素项
        self.parent = parentNode    # 父节点
        self.children = {}  # 子节点
    
    def inc(self, numOccur): # 增加计数
        self.count += numOccur
        
    def disp(self, ind=1): # 将树以文本形式显示
        print('  '*ind, self.name, ' ', self.count) # 利用缩进表示树的深度
        for child in self.children.values():
            child.disp(ind+1)

🏃‍ 运行一下代码:

rootNode = treeNode('pyramid',9,None) # 创建根节点
rootNode.children['eye'] = treeNode('eye',13,None) # 创建rootNode的子节点

rootNode.children['phoenix'] = treeNode('phoenix',3,None)
phoenixNode = rootNode.children['phoenix']
phoenixNode.children['leg'] = treeNode('leg',12,None) # 创建 phoenix 的子节点

OK，FP 树的数据结构构造完毕，下面开始构建 FP 树 👇

② 构建 FP 树

除了图 12-1 给出的 FP 树之外，还需要一个头指针表来指向给定类型的第一个实例。即通过头指针表，可以快速访问 FP 树中一个给定类型的所有元素。这里使用字典作为数据结构来保存头指针表。除了存放指针外，头指针表还可以用来保存 FP 树中每类元素的总数。

第一次遍历数据集会获得每个元素项的出现频率。接下来，去掉不满足最小支持度的元素项。然后通过该数据集构造 FP 树。在构建时，读入每个项集并将其添加到已经存在的一条路径中。如果该路径不存在，就创建一条新路径。注意，将集合添加到树之前，需要按照出现次数进行排序和过滤：

OK，接下来就可以构建 FP 树了。从空集开始，向其中不断添加频繁项集。如果已经存在现有元素，就增加出现次数，如果不存在，就添加树的分支。

✍ 接下来我们通过代码来实现上述过程：

# FP 树构建函数
def createTree(dataSet, minSup=1): 
    """
    Args:
        dataSet：数据集
        minSup：最小支持度
    """
    headerTable = {} # 头指针表，存放每个元素项的出现次数
    
    # 第一遍扫描：记录元素项出现次数
    for trans in dataSet:
        for item in trans:
            headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
            
    headerTableCopy = headerTable.copy()
    # 移除不满足最小支持度的元素项
    for k in headerTableCopy.keys():  
        if headerTable[k] < minSup:
            del(headerTable[k])
    
    freqItemSet = set(headerTable.keys()) # 频繁项集
    if len(freqItemSet) == 0:  # if no items meet min support -->get out
        return None, None  
    for k in headerTable:
        headerTable[k] = [headerTable[k], None] # 头指针表：保存计数值及指向每种类型第一个元素项的指针

    retTree = treeNode('Null Set', 1, None) # 创建只包含空集合的根节点
    # 第 2 遍扫描，根据出现次数对每个元素项进行排序
    for tranSet, count in dataSet.items():  
        localD = {}
        for item in tranSet:  # put transaction items in order
            if item in freqItemSet:
                localD[item] = headerTable[item][0]
        if len(localD) > 0:
            orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key = lambda p: p[1], reverse=True)]
            updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count) # populate tree with ordered freq itemset
    return retTree, headerTable # return tree and header table

# 使得 FP 树生长
def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
    if items[0] in inTree.children: # 首先测试元素项集中的第一个元素是否作为子节点存在，如果存在，则直接计数
        inTree.children[items[0]].inc(count) #incrament count
    else:   # 如果不存在，就新建分支
        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)
    
# 更新头指针表：确保节点链接指向树中该元素项的每一个实例
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 = targetNodea

可以看见，构造 FP 树的函数需要的数据集是字典，而不是列表，我们需要写一个函数进行转换：

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 simpDat

# 将列表转换成字典
def createInitSet(dataSet):
    retDict = {}
    for trans in dataSet:
        retDict[frozenset(trans)] = 1 # 出现字数初始化为 1
    return retDict

🏃‍ 运行上述代码：

构造 FP 树：

③ 图解构造 FP 树

假设我们有以下数据集：

利用该数据集构造 FP 树。

Step 1：扫描数据记录，生成频繁项集（假设最小支持度为 2），并按出现次数由多到少排序，如下所示：

Step 2：再次扫描数据记录，对每条记录中出现在 Step 1 产生的表中的项，按表中的顺序排序。初始时，新建一个根结点，标记为 null：

  • 1）第一条记录：{牛奶,面包}，按 Step 1 表过滤排序得到依然为 {牛奶,面包}，新建一个结点，nameValue 为 {牛奶}，将其插入到根节点下，并设置 count 为 1，然后新建一个 {面包} 结点，插入到 {牛奶} 结点下面，插入后如下所示：

  • 2）第二条记录：{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}，过滤并排序后为：{面包,尿布,啤酒}，发现根结点没有包含{面包}的儿子（有一个{面包}孙子但不是儿子），因此新建一个{面包}结点，插在根结点下面，这样根结点就有了两个孩子，随后新建{尿布}结点插在{面包}结点下面，新建{啤酒}结点插在{尿布}下面，插入后如下所示：

  • 3）第三条记录：{牛奶,尿布,啤酒,可乐}，过滤并排序后为：{牛奶,尿布,啤酒}，这时候发现根结点有儿子{牛奶}，因此不需要新建结点，只需将原来的{牛奶}结点的 count 加 1 即可，往下发现{牛奶}结点有一个儿子{尿布}，于是新建{尿布}结点，并插入到{牛奶}结点下面，随后新建{啤酒}结点插入到{尿布}结点后面。插入后如下图所示：

  • 4）第四条记录：{面包,牛奶,尿布,啤酒}，过滤并排序后为：{牛奶，面包,尿布,啤酒}，这时候发现根结点有儿子{牛奶}，因此不需要新建结点，只需将原来的{牛奶}结点的 count 加 1 即可，往下发现{牛奶}结点有一个儿子{面包}，于是也不需要新建{面包}结点，只需将原来{面包}结点的count加1，由于这个{面包}结点没有儿子，此时需新建{尿布}结点，插在{面包}结点下面，随后新建{啤酒}结点，插在{尿布}结点下面，插入后如下图所示：

  • 5）第五条记录：{面包,牛奶,尿布,可乐}，过滤并排序后为：{牛奶，面包,尿布}，检查发现根结点有{牛奶}儿子，{牛奶}结点有{面包}儿子，{面包}结点有{尿布}儿子，本次插入不需要新建结点只需更新count即可，示意图如下：

  • 按照上面的步骤，我们已经基本构造了一棵 FpTree，树中每条路径代表一个项集，因为许多项集有公共项，而且出现次数越多的项越可能是公共项，因此按出现次数由多到少的顺序可以节省空间，实现压缩存储，另外我们需要一个表头和对每一个 nameValue 相同的结点做一个线索，方便后面使用，线索的构造也是在建树过程形成的，添加线索和表头的Fptree 如下：

​ 至此，整个 FpTree 就构造好了 🎉

3. 从一棵 FP 树中挖掘频繁项集

从 FP 中抽取频繁项集的三个基本步骤如下：👇

  • 对头指针表 进行降序排序，从 FP 树中获得条件模式基 condition pattern base

    （条件模式基: 头部链表中的某一点的前缀路径 prefix path组合就是条件模式基，条件模式基的值取决于末尾节点的值。简单来说，一条前缀路径就是介于所查找元素项与树根节点之间的所有内容）

    💡 所谓的条件模式基其实就是以我们要挖掘的某一个节点作为叶子节点所对应的 FP 子树。

  • 利用条件模式基，构建一个条件 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）

  • 重复上面两个步骤，直到树包含一个元素项为止

① 抽取条件模式基

符号 r 的前缀路径是 {x,s}、 {z,x,y}、 {z}。每一条前缀路径的计数值等于每条路径上符号 r 出现的次数。

下表给出了每个频繁项的所有前缀路径：

✍ 下面给出发现条件模式基（所有前缀路径）的代码：

# 从下往上迭代整棵树
def ascendTree(leafNode, prefixPath): 
    if leafNode.parent != None:
        prefixPath.append(leafNode.name) # 在前缀路径中添加上溯遇到的元素项的名称
        ascendTree(leafNode.parent, prefixPath) # 递归上溯
        
# 发现以给定元素项结尾的所有路径（前缀路径）
def findPrefixPath(basePat, treeNode): # treeNode comes from header table
    """
    Args:
        basePat: 给定元素项
        treeNode: 头指针表中对于给定元素项的元素
    """
    condPats = {} # 条件模式基字典
    while treeNode != None: # 遍历链表
        prefixPath = []
        ascendTree(treeNode, prefixPath) # 每遇到一个元素就进行上溯，收集所有遇到的元素项的名称
        if len(prefixPath) > 1: 
            condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
        treeNode = treeNode.nodeLink
    return condPats

🏃‍ 运行该代码：

OK，有了条件模式基后，就可以构建条件 FP 树了 👇

② 创建条件 FP 树

得到条件模式基（FP子树），我们将条件模式基中每个节点的的计数设置为叶子节点的计数，并删除计数低于支持度的节点。从这个条件模式基，我们就可以递归挖掘得到频繁项集了。

举个例子，假定为频繁项 t （叶子节点）创建一个条件 FP 树，如下所示：

🚩 t 的条件模式基 {y,x,s,z}：2、{y,x,r,z}：1，则 y、x、z 的支持度为 3，s 的支持度为 2，r 的支持度为 1。最小支持度 = 3，所以 s，r 不满足条件。

可以看到，虽然元素项 s 和 r 单独来看是频繁项，但是在 t 的条件 FP 树中，它们却不是频繁的。

💡 我的理解：去除某个节点的条件模式基中不满足最小支持度的节点，然后以改动后的条件模式基构建 FP 树，称为条件 FP 树。即通过该节点，能够挖掘到的频繁项集。

OK，我们得到的 t - 条件 FP 树如下所示：

接下来，根据 t- 条件 FP 树 的头指针表进行遍历：

  • 从 y 开始，得到频繁项集 {t,y}，接着又得到 y 的条件模式基，构造出 {t,y} 的条件 FP 树，即 {t,y}- 条件 FP 树；
  • 继续遍历 {t,y}- 条件 FP 树 的头指针表，得到频繁项集 {t、y、x}，构造出 {t,y,x}- 条件 FP 树
  • 紧接着又得到频繁项集 {t、y、x、z}，构造出 {t,y,x,z}- 条件 FP 树
  • 至此，t- 条件 FP 树 的头指针表全部遍历完，为空表，终止遍历。这时，我们得到的频繁项集有 t->ty->tyz->tyzx。

该过程重复进行，直到条件树中没有元素为止。

✍ 创建条件树的代码实现：

def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
    """
    Args
        inTree: 递归构建的条件 FP 树 
        headerTable: 头指针表
        minSup：最小支持度
        preFix: 前缀路径
        freqItemList: 频繁项集列表
    """
    bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[0])] # 对头指针表进行排序（从小到大）
    for basePat in bigL:  # 从头指针表的底端开始
        newFreqSet = preFix.copy()
        newFreqSet.add(basePat) # 不断的将头指针表中的元素项添加进频繁项集
        freqItemList.append(newFreqSet) # 频繁项集列表
        condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1]) # 头指针表中每个元素项的条件模式基
        
        # 从条件模式基构造条件 FP 树
        myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
        
        # 挖掘条件 FP 树
        if myHead != None: 
            print('conditional tree for: ',newFreqSet)
            myCondTree.disp(1)            
            mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)

🏃‍ 运行该代码：

📚 References

posted @ 2023-01-10 17:54  RuoVea  阅读(32)  评论(0)  编辑  收藏  举报