基于FP-Growth算法的Python关联规则挖掘及可视化
本项目利用Python语言实现了FP-Growth算法，用于高效挖掘数据集中的频繁项集，并进一步生成关联规则。区别于传统的Apriori算法，FP-Growth算法采用构建FP-Tree（频繁模式树）的数据结构，有效压缩了数据集规模，避免了重复扫描数据库，显著提升了算法效率。
项目亮点：
- 高效的FP-Tree构建: 通过构建紧凑的FP-Tree结构，有效压缩数据，减少内存占用。
- 无需生成候选项集: 不同于Apriori算法，FP-Growth算法直接从FP-Tree中挖掘频繁项集，无需重复生成候选项集，大大提高了算法速度。
- 清晰的关联规则生成: 基于挖掘出的频繁项集，计算支持度和置信度，生成易于理解的关联规则。
- 直观的可视化呈现: 项目集成了PIL库，可以将每一步生成的FP-Tree结构可视化为图片，方便用户理解算法流程和结果。
适用场景：
- 市场购物篮分析
- 推荐系统设计
- 网页日志分析
- 生物信息学研究
文件大小：21.82KB
评论区