[源码和文档分享]基于Python实现的Apriori算法和FP

摘 要

随着科技的快速发展和存储技术的飞速提升，使得我们生活在了数据的海洋，各行各业都积累着海量数据。我们如何利用这些数据，发掘出隐藏在其中的有价值的信息是数据挖掘诞生的重要因素。上世纪90年代，沃尔玛在其海量交易数据中发现了经典的“啤酒与尿布的故事”，揭示了美国人的某种购物习惯，并根据该特点调整布局，利润大幅提升，该过程被称作“购物篮分析”。这是数据挖掘早期在实际应用中的成功案例，也是频繁项集挖掘的起源。

现如今，人们越来越重视隐藏在海量数据下的潜在价值，数据挖掘技术不断被运用到互联网、电信、金融、商业等领域。其中，频繁项集挖掘技术在商业领域的运用成为重要的研究课题。

以下是本篇论文的主要内容：

对频繁项集挖掘的有关概念以及理论做了具体的阐述；

详细介绍两类最经典的频繁项集挖掘算法：apriori算法和fp-growth算法；

分别实现这两个算法，详细介绍apriori如何迭代生成所有的频繁项集，fp-growth的fp-tree的构造过程以及如何通过fp-tree发掘频繁项集，根据频繁项集计算关联规则，对算法运行结果加以分析。

对比分析apriori算法和fp-growth算法各自的优缺点及适用场景。

关键词：数据挖掘；Apriori算法；FP-Growth算法；购物篮分析

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