数据挖掘中的FP树原理与应用
一、引言
在大数据处理与分析领域，数据挖掘技术扮演着至关重要的角色。其中，频繁模式挖掘是数据挖掘中的一个核心问题，它找出数据库中出现频率高于某个阈值的项集。FP树（Frequent Pattern tree）作为一种高效的数据结构，被广泛应用于频繁模式挖掘中。将围绕“数据挖掘FP树”的主题，深入探讨其基本概念、构建过程以及应用场景，并结合给定的部分内容进行具体分析。
二、FP树的基本概念
FP树是一种压缩且便于挖掘频繁模式的数据结构。通过这种结构可以有效地减少数据扫描次数，从而提高挖掘效率。在构建FP树的过程中，需要定义一个最小支持度计数（min_sup_count），用于筛选出频繁项集。本例中设定的min_sup_count=2，意味着只有出现次数不低于2次的项才能被认为是频繁项。
三、FP树的构建过程
- 初始化数据库：首先根据给定的事务数据库初始化数据库，即事务列表。在本例中，我们有如下事务记录：
- T100: I1, I2, I5
- T200: I2, I4
- T300: I2, I3
- T400: I1, I2, I4
- T500: I1, I3
- T600: I2, I3
- T700: I1, I3
- T800: I1, I2, I3, I5
-
T900: I1, I2, I3
-
构建头表：根据事务数据库构建头表，记录每个项及其出现的总频次。本例中的头表为：
- I2: 7
- I1: 6
- I3: 6
- I4: 2
-
I5: 2
-
构建FP树：接下来，按照事务的顺序，将每个事务添加到FP树中。在添加过程中，如果某项不在当前的FP树中，则创建一个新的节点；如果已在树中，则更新该节点的计数值。需要注意的是，在添加过程中要保证树的紧凑性，即相同的项尽可能连接在一起。
四、条件模式基与条件FP树
为了进一步挖掘涉及特定项的频繁模式，FP算法引入了条件模式基（Conditional Pattern Base, CPB）和条件FP树（Conditional FP Tree, CFT）。条件模式基是指包含特定项的所有事务集合，而条件FP树则是根据条件模式基构建的FP树。
- 涉及I5的条件模式基及条件FP树：
- 条件模式基：{(I2