数据挖掘之关联规则-FP树
作者：互联网
1.FP树的生成过程
1）扫描数据，得到所有频繁一项集的的计数。然后删除支持度低于阈值的项，将1项频繁集放入项头表，并按照支持度降序排列。
2）扫描数据，将读到的原始数据剔除非频繁1项集，并按照支持度降序排列。
3）读入排序后的数据集，插入FP树，插入时按照排序后的顺序，插入FP树中，排序靠前的节点是祖先节点，而靠后的是子孙节点。如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。插入后，如果有新节点出现，则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。直到所有的数据都插入到FP树后，FP树的建立完成。
4）从项头表的底部项依次向上找到项头表项对应的条件模式基。从条件模式基递归挖掘得到项头表项项的频繁项集。
5）如果不限制频繁项集的项数，则返回步骤4所有的频繁项集，否则只返回满足项数要求的频繁项集
2. 条件fp树的生成过程
将条件模式基按照FP-Tree的构造原则形成的一个新的FP-Tree
3.fp树实现
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 5 12:27:23 2020
@author: 王震
"""
class treeNode:
def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
#节点名字
self.name = nameValue
#节点计数值
self.count = numOccur
#用于链接相似的元素项
self.nodeLink = None
#needs to be updated
self.parent = parentNode
#子节点
self.children = {}
def disp(self, ind=1):
'''
将树以文本形式展示
'''
print (' '*ind, self.name, ' ', self.count)
for child in self.children.values():
child.disp(ind+1)
def inc(self, numOccur):
'''
对count变量增加给定值
'''
self.count += numOccur
def createTree(dataSet, minSup=1):
'''
创建FP树
'''
headerTable = {}
#第一次扫描数据集
for trans in dataSet:#计算item出现频数
for item in trans:
headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
headerTable = {k:v for k,v in headerTable.items() if v >= minSup}
freqItemSet = set(headerTable.keys())
#print ('freqItemSet: ',freqItemSet)
if len(freqItemSet) == 0: return None, None #如果没有元素项满足要求，则退出
for k in headerTable:
headerTable[k] = [headerTable[k], None] #初始化headerTable
#print ('headerTable: ',headerTable)
#第二次扫描数据集
retTree = treeNode('Null Set', 1, None) #创建树
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)#将排序后的item集合填充的树中
return retTree, headerTable #返回树型结构和头指针表
def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
if items[0] in inTree.children:#检查第一个元素项是否作为子节点存在
inTree.children[items[0]].inc(count) #存在，更新计数
else: #不存在，创建一个新的treeNode,将其作为一个新的子节点加入其中
inTree.children[items[0]] = treeNode(items[0], count, inTree)
if headerTable[items[0]][1] == None: #更新头指针表
headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]]
else:
updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]])
if len(items) > 1:#不断迭代调用自身，每次调用都会删掉列表中的第一个元素
updateTree(items[1::], inTree.children[items[0]], headerTable, count)
def updateHeader(nodeToTest, targetNode):
'''
this version does not use recursion
Do not use recursion to traverse a linked list!
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
'''
while (nodeToTest.nodeLink != None):
nodeToTest = nodeToTest.nodeLink
nodeToTest.nodeLink = targetNode
def ascendTree(leafNode, prefixPath): #迭代上溯整棵树
if leafNode.parent != None:
prefixPath.append(leafNode.name)
ascendTree(leafNode.parent, prefixPath)
def findPrefixPath(basePat, treeNode): #treeNode comes from header table
condPats = {}
while treeNode != None:
prefixPath = []
ascendTree(treeNode, prefixPath)
if len(prefixPath) > 1:
condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
treeNode = treeNode.nodeLink
return condPats
def createInitSet(dataSet):
retDict = {}
for trans in dataSet:
retDict[frozenset(trans)] = retDict.get(frozenset(trans), 0) + 1 #若没有相同事项，则为1；若有相同事项，则加1
return retDict
def loadSimpDat():
s=[]
with open("retail.dat") as lines:
for line in lines:
line=line.split(' ')
del(line[-1])
line=list(map(int,line))
s.append(line)
return s
def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1][0])]# 1.排序头指针表
for basePat in bigL: #从头指针表的底端开始
newFreqSet = preFix.copy()
newFreqSet.add(basePat)
print ('finalFrequent Item: ',newFreqSet) #添加的频繁项列表
freqItemList.append(newFreqSet)
condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
print ('condPattBases :',basePat, condPattBases)
# 2.从条件模式基创建条件FP树
myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
#print ('head from conditional tree: ', myHead)
if myHead != None: # 3.挖掘条件FP树
print ('conditional tree for: ',newFreqSet)
myCondTree.disp(1)
mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)
#进行数据挖掘
minSup = 12000
simpDat = loadSimpDat()
initSet = createInitSet(simpDat)
myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, minSup)
myFPtree.disp()
myFreqList = []
mineTree(myFPtree, myHeaderTab, minSup, set([]), myFreqList)
标签：FP,count,treeNode,items,self,关联,数据挖掘,headerTable 来源： https://blog.csdn.net/weixin_42878211/article/details/105930659