频繁模式增长（Frequent Pattern Growth万博manbext体育官网，FP-Growth）算法，全称为Frequent Pattern Growth（频繁模式增长）算法，是一种用于数据挖掘中的频繁项集发现的灵验方法。
FP-Growth算法由Jian Pei，Jiawei Han和Runying Mao在2000年头度建议。它主要应用于事务数据分析、关联章程挖掘等数据挖掘界限。
一、基本见解
1. 频繁项集（Frequent Itemset）：在数据聚集，若是一个项集（即一组项或物品）在弥散多的事务中出现，其出现次数朝上某个给定的最小复古度阈值（minsup），则称该项集为频繁项集。
2. 项集（Itemset）：项集是一组莫得特定划定的项的结合。举例，在购物篮分析中，项集不错是主顾购买的商品结合。
3. 复古度（Support）：复古度是一个度量，示意项集在通盘事务中出现的频率。具体来说，项集的复古度是指包含该项集的事务数占总事务数的比例。
4. 最小复古度（Minimum Support, minsup）：在挖掘频繁项集之前，需要设定一个最小复古度阈值。惟一复古度高于或就是这个阈值的项集才会被以为是频繁的。
5. 关联章程（Association Rule）：关联章程是一种数据挖掘中发现的模式，它形色了两个或多个项之间的旨趣旨趣干系。以前示意为X -> Y，意味着若是事务中包含项集X，则事务中也很可能包含项集Y。举例，购买了“电视”的主顾以前也会购买“遥控器”。
6. 置信度（Confidence）：置信度是忖度关联章程强度的办法，界说为在通盘包含X的事务中，也包含Y的事务所占的比例。
7. 晋升度（Lift）：晋升度是另一个忖度关联章程强度的办法，它示意关联章程的展望智商。晋升度大于1示意Y在X出现的情况下出现的概率高于就地概率。
8. FP树（Frequent Pattern Tree）：FP树是一种用于存储数据库中通盘事务信息的数据结构，它以压缩的体式保存了通盘事务的项集信息，同期保合手了事务之间的项集划定。它能灵验存储和检索信息，以更紧凑的体式存储事务数据。
9. 头指针（Head Pointer）：在FP树中，每个节点都有一个指向具有疏导先行者节点的通盘节点的头指针列表，这有助于快速拜访具有疏导前缀的项集。
10. 条目模式基（Conditional Pattern Base）：在挖掘经过中，条目模式基是从FP树中索求出的一个子集，它包含了通盘与刻下项集议论的事务。
11. 条目模式树（Conditional Pattern Tree）：基于条目模式基构建的树，用于挖掘特定条目模式下的频繁项集。
FP-Growth算法通过构建FP树并使用递归的方法挖掘频繁项集，幸免了传统算法（如Apriori算法）中需要屡次扫描数据集和生成候选项集的要领，从而提高了挖掘甘休。
二、算法旨趣
1. 数据预处理：率先对数据集进行预处理，包括去除近似项、统计每个项的复古度，并按照复古度降序对项进行排序。
2. 构建运行FP树：通过一次扫描数据集，构建运行的FP树。在这一步中，每个事务按照预处理后的划定被插入到FP树中。若是事务中的项依然在树中存在，则更新相应的计数；若是不存在，则在树中添加新节点。
3. 构建条目模式基：关于每个项，阐明其在FP树中的出现划定，构建条目模式基。条目模式基是原始数据集的一个子集，只包含与刻下项议论的事务。
4. 构建条目FP树：基于条目模式基，为每个项构建一个条目FP树。这个经过是递归的，关于每个条目模式基，都会生成一个新的FP树。
5. 挖掘频繁项集：从条目FP树中挖掘频繁项集。这以前通过递归地拜访树中的节点并计较项集的复古度来完成。若是项集的复古度大于或就是最小复古度阈值，则将其视为频繁项集。
6. 递归挖掘：关于FP树中的每个项，都会生成一个条目模式基和条目FP树。然后，算法递归地在条目FP树上挖掘频繁项集，直到通盘项都被处理。
7. 生成关联章程：一朝挖掘出频繁项集，就不错阐明这些项集生成关联章程。关联章程以前通过计较项集之间的置信度来生成。
三、优过错
FP-Growth算法的优过错如下：
### 优点：
1. 甘休：FP-Growth算法显贵提高了甘休，以前只需要两次扫描数据库即可找到通盘频繁项集，与Apriori算法比较，大大减少了扫描次数。
2. 内存期骗：通过使用FP树，该算法优化了存储需求，压缩了事务数据，仅保存灵验信息，从而减少了内存占用。适用于处理大范围数据集，尤其在内存有限的情况下。它通过FP-Tree结构和递归形貌，幸免了生成多半候选项集和屡次扫描数据集的问题，从而能够存储空间并减少IO支拨。
3. 可膨大性：算法能灵验处理大范围数据集，即使数据集范围膨大到很大，算法的运行手艺也以前是线性增长的。
4. 无需候选集生成：与传统的算法不同，FP-Growth不需要生成候选项集，这减少了搜索空间，提高了甘休。
### 过错：
1. 运行化老本：构建运行FP树所需的手艺和资源可能相对较高，尤其是在事务数据库中的项相当多且鉴别不均的情况下。
2. 不适用于所罕有据类型：FP-Growth算法主要针对事务数据，可能不适用于其他类型的数据结构或模式，如文本挖掘或收集分析。
3. 参数敏锐性：算法性能可能会受到复古度阈值等参数的影响，失当的参数诞生可能导致生成多半无须的频繁项集或遗漏进犯模式。
4. 递归生成条目数据库和条目FP-tree的内存支拨：FP-Growth算法在递归生成条目数据库和条目FP-tree时，可能会带来较大的内存支拨。
5. 子节点过多的问题：若是FP树的子节点过多，举例生成了只包含前缀的树，那么也可能导致算法甘休下落。
通过相识FP-Growth算法的这些优过错，不错愈加理智地决定何时使用这个算法，以及何如优化其参数以获取最好性能。
四、应用场景
1. 市集分析和购物篮分析：FP-Growth算法不错用于分析主顾的购买模式，发现哪些商品经常一皆购买，从而匡助零卖商进行库存处置、商品保举和促销当作蓄意。
2. 生物信息学：在生物信息学界限，FP-Growth不错用于挖掘基因抒发数据中的频繁模式，匡助究诘基因之间的相互作用和功能关联。
3. 收集安全：FP-Growth不错应用于收集安全界限，分析收集流量数据，识别颠倒模式，从而检测和糜烂收集报复。
4. 外交收集分析：在外交收集分析中，FP-Growth算法不错用来发现用户当作模式，外交群体结构，以及信息传播旅途。
5. 文本挖掘：尽管FP-Growth主要针对事务数据，但其想想和变种也不错应用于文本数据挖掘，发现文档结合中的频繁词汇模式。
6. 保举系统：在保举系统中，FP-Growth不错用于分析用户当作和偏好，构建用户酷好酷好模子，进而提供个性化保举。
7. 风险处置和诓骗检测：在金融界限，FP-Growth不错分析往复数据，识别可能的诓骗当作或风险模式。
8. 医疗数据分析：在医疗界限，FP-Growth不错用于分析病东说念主的病历记载，发现常见的疾病模式或药物相互作用。
9. Web分析：FP-Growth不错用于分析Web办事器的日记文献，发现用户的拜访模式，优化网站蓄意和用户体验。
10. 供应链优化：在供应链处置中，FP-Growth不错匡助分析居品需求模式，优化库存和物流计谋。
FP-Growth算法以其高效的数据处理智商和可膨大性，在需要处理大范围数据集并快速挖掘频繁模式的场景中卓绝有用。通过本色应用和代码罢了，FP-Growth算法匡助企业和究诘者从复杂数据中索求有价值的信息，以复古决议制定。
五、Python应用
在Python中，不错使用多种库来罢了FP-Growth算法，举例`mlxtend`和`pyfpgrowth`。以下是使用`mlxtend`库的一个简便示例，展示何如应用FP-Growth算法：
率先，确保装配了`mlxtend`库。若是未装配，不错通过pip装配：
```bash
pip install mlxtend
```
然后，使用以下Python代码进行FP-Growth算法的应用：
```python
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth, association_rules
# 示例数据：一个事务数据库，每个事务是一个商品列表
transactions = [
['牛奶', '面包', '饼干'],
['可乐', '面包', '啤酒'],
['牛奶', '面包', '啤酒', '鸡蛋'],
['牛奶', '饼干', '啤酒'],
['面包', '鸡蛋'],
['面包', '牛奶', '鸡蛋', '饼干']
]
# 将事务数据调治为one-hot编码的体式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
# 应用FP-Growth算法找出频繁项集
frequent_itemsets = fpgrowth(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
# 打印频繁项集过火复古度
print(frequent_itemsets)
# 进一步，不错生成关联章程
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
# 打印关联章程
print(rules)
```
这段代码率先界说了一个事务数据库`transactions`，然后使用`TransactionEncoder`将事务数据调治为得当机器学习模子的格局。接下来，使用`fpgrowth`函数找出频繁项集，其中`min_support`参数界说了最小复古度阈值。临了，使用`association_rules`函数阐明频繁项集生成关联章程，并诞生最小置信度阈值。
请把稳，上述示例中的`min_support`和`min_threshold`参数需要阐明本色数据集和需求进行治愈。此外，`mlxtend`库提供了多种度量门径和选项，以适宜不同的数据挖掘任务。
FP-Growth算法以其高效性和适用性万博manbext体育官网，在数据挖掘界限中得到了普通的应用和究诘。