基本信息
源码名称:FP-Growth算法python实现(完整代码)
源码大小:0.02M
文件格式:.rar
开发语言:Python
更新时间:2019-10-31
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源码介绍
包含两个文件,一个是刚构造好FP-tree的代码,另一个是FP-Growth算法python实现的完全代码
包含两个文件,一个是刚构造好FP-tree的代码,另一个是FP-Growth算法python实现的完全代码
#coding=utf-8 import tree_builder import copy class Tree_miner(object): """tree_miner类. 作用:对Tree进行频繁项集的挖掘""" def __init__(self, Tree=None, min_sup=-1, headerTable={}): """tree_miner的初始化. Tree即为构造好的FP_Tree, min_sup是最小支持度计数, headerTable是FP_Tree的头结点表""" self.min_sup = min_sup self.tree_mining(Tree=Tree, headerTable=headerTable) def tree_mining(self, Tree, A=[], headerTable={}): """功能: 递归实现对树Tree频繁项集的挖掘. A相当于伪代码中的α,B相当于β""" B = [] allElem = {} #用来保存单个路径情况时,路径上的所有节点 node = Tree.root #node取得树的根节点 while len(node.children) > 0: #判断是否是单个路径 if len(node.children) != 1: #如果路径上的某个节点的孩子数不止一个,则它不是单个路径 break node = node.children.values()[0] #node取得下一个节点 allElem.setdefault(node.data,node.count) #记录路径上的节点,如果是单个路径的话会用到 if len(node.children) < 1: #Tree只包含单个路径 L = self.getL(items=allElem, min_sup=self.min_sup, A=A) #L即为我们要求的频繁项集 self.showResult(L) #对结果进行输出 return else: for item in headerTable: #对于头结点表中的元素,逐个找以其结尾的频繁项集 if A: #产生项目集B for elem in A: if elem != []: temp = copy.copy(elem) B.append(temp) B.append([item] temp) else: B.append([item]) pattem,counts = self.findPattemBase(item, headerTable) #得到以项item结尾的所以条件模式基,counts存放条件模式基的计数 myHeaderTable = {} conditionTree_builder = tree_builder.Tree_builder(routines=pattem, counts=counts, headerTable=myHeaderTable) #新建一个Tree_builder对象,用它来构造条件FP-Tree if conditionTree_builder.tree.root.children: #如果构造的条件FP-树不空 self.tree_mining(Tree=conditionTree_builder.tree, A=B, headerTable=myHeaderTable) #递归调用 B = [] return def findPattemBase(self, item, headerTable): """功能: 根据树的头结点表去搜索树中item的条件模式基""" itemPattem = [] #存放项item的所有模式基 counts = [] #存放模式基的计数 addressTable = headerTable[item] #头节点表中item链上所以节点的地址 for itemNode in addressTable: #对头结点表表中存放的每个item节点 itemInPattem = [] #用来存放item模式基中的各项 nodeInPattem = itemNode.parent #item模式基的项,用它来回溯到树根,即为一条模式基 if nodeInPattem.data == 'null': #如果父亲节点就是树根,则跳过 continue while nodeInPattem.data != 'null': #如果还没到树根,则一直回溯 itemInPattem.append(nodeInPattem.data) #把它压进item的模式基 nodeInPattem = nodeInPattem.parent #让当前节点跳到它的父亲节点,进行回溯 itemInPattem = tuple(itemInPattem) itemPattem.append(itemInPattem) #找完了一条item的模式基了 counts.append(itemNode.count) #模式基的计数 return itemPattem,counts def showResult(self, result=[[]]): """功能: 将挖掘到的频繁项集进行展示""" for elem in result: num = elem.pop() #频繁项集的计数 print tuple(elem),':',num return def combiner(self, myList, n): """功能: 对list列表里的所有元素进行排列组合,生成n个元组组合在一起的列表""" answers = [] one = [0] * n def next_c(li = 0, ni = 0): if ni == n: answers.append(copy.copy(one)) return for lj in xrange(li, len(myList)): one[ni] = myList[lj] next_c(lj 1, ni 1) next_c() return answers def findMinimum(self, items, elem): """功能: 根据items字典找出elem列表中各项计数的最小值""" minimum = items[elem[0]] for a in elem: if items[a] < minimum: #如果某元素的计数更小,则记录它的计数 minimum = items[a] return minimum def getL(self, items, min_sup=-1, A=[]): """功能: 对于只含单路径的树,进行生成频繁项集""" tempResult = [] finnalResult = [] nodes = items.keys() #取得items字典的键,即单路径上的所有节点 for i in range(1,len(nodes) 1): #对nodes,即路径上的所有节点生成各种组合 tempResult = self.combiner(myList=nodes, n=i) for elem in tempResult[::-1]: #elem逆序对dearResult访问,因为接下来会删除元素,逆序好操作 elemMinimum = self.findMinimum(items, elem) #找出elem里面的最小计数 if elemMinimum < min_sup: #如果组合elem的最小计数小于最小支持度计数,则删除. tempResult.remove(elem) else: #否则把它压入结果列表中进行输出,但它只是条件模式基,要加上最后一个项构成频繁项集,同时把最小计数也加上 for Aelem in A: #A可能含有多项 if Aelem: temp = elem temp = Aelem temp.append(elemMinimum) finnalResult.append(temp) #将挖掘出的频繁项集保存在finnalResult列表 return finnalResult