FP-Growth演算法的主要步驟
構建FP樹（Frequent Pattern Tree）：
首先，掃描資料集一次，找出頻繁項，並按支援度降序排列。
然後，構建FP樹，這是一個壓縮表示的資料結構，其中每個項集對應樹中的一個路徑。
挖掘FP樹：
從FP樹中遞迴地挖掘頻繁項集。這個過程通常從支援度最低的頻繁項開始，逐步向上挖掘。
對於每個頻繁項，構建條件模式基（即該項的字首路徑），然後基於這些條件模式基構建條件FP樹。
遞迴地挖掘條件FP樹，直到無法找到更多的頻繁項集。
FP-Growth演算法的優點
高效性：FP-Growth演算法不需要生成候選集，因此在大規模資料集上比Apriori演算法更高效。
記憶體利用率高：FP樹是一種緊湊的資料結構，可以有效地利用記憶體。
可擴充套件性：FP-Growth演算法可以處理非常大的資料集，因為它只需要兩次資料集掃描。
FP-Growth演算法的應用
市場籃分析：發現商品之間的關聯規則，用於推薦系統和庫存管理。
網路日誌分析：發現使用者訪問模式，用於網路安全和使用者行為分析。
生物資訊學：在基因表達資料中尋找頻繁模式，用於疾病診斷和藥物發現。
文字挖掘：在文字資料中尋找頻繁出現的片語或短語。