FP树算法源程序

FP树（Frequent Pattern Tree）算法是一种用于挖掘频繁项集的高效数据挖掘方法，由Hans-Peter Frei和Jian Pei在2000年提出。它主要用于处理关联规则学习中的大规模数据集，通过压缩数据结构来降低内存消耗，并优化计算效率。 在Java程序中，`FpTree`类是实现FP树算法的核心类。这个类包含了以下关键组成部分： 1. **成员变量**： - `minSupport`：最小支持度，定义了频繁项集的阈值。 - `root`：FP树的根节点索引。 - `itemsNum`：项（item）的总数。 - `nodeNum`：树中节点的总数。 - `array`：存储树的节点，这里使用ArrayList来实现。 - `answer`：存储频繁项集的结果。 - `hash`：存储每个项出现的次数。 - `hashLocation`：存储每个项在FP树中的位置。 - `names`：存储所有的项名称。 2. **构造函数**： - `FpTree(int minSurpport)`：初始化FP树，设置最小支持度`minSupport`，并创建相关数据结构。 3. **方法**： - `build(ArrayList<ArrayList<String>> list, ArrayList<Integer> listNum)`：构建FP树。首先统计输入数据中每个项的频率，然后根据频率对项进行排序，接着创建根节点，并根据最小支持度过滤掉不频繁的项。根据排序后的项构建FP树的结构。 4. **排序逻辑**： 使用自定义的Comparator `com` 对项进行降序排列，比较项的频率。如果频率相同，则按照项的名称升序排列。 5. **数据过滤**： 根据最小支持度`minSupport`，从`names`列表中移除不频繁的项，更新`itemsNum`以反映新的项数。 6. **构建FP树**： 从输入数据`list`中遍历事务，对每个事务的项进行排序，然后将这些项添加到FP树中。这个过程通常涉及到反向链接的构建，使得在遍历FP树时可以快速回溯到原始事务。 7. **遍历与模式增长**： 构建完FP树后，可以通过自底向上或自顶向下的方式遍历FP树，找出频繁项集，并通过模式增长策略扩展这些项集来发现更复杂的频繁模式。 8. **压缩与记忆化**： FP树的一个重要特点是其压缩性，通过连接具有相同前缀的路径，可以减少存储空间。同时，反向链接（inverted link）帮助在遍历过程中快速找到相关路径。 9. **频繁项集挖掘**： 在FP树上进行挖掘，通常包括生成闭合频繁项集、最大频繁项集、强关联规则等。 `FpTree`类是FP树算法的核心实现，它包含了构建、维护和遍历FP树所需的所有组件，以便有效地挖掘出数据集中的频繁模式。在实际应用中，这种算法适用于大量事务数据的关联规则挖掘，例如在市场篮子分析、网络日志分析等领域。