上一篇介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一些基本概念和經(jīng)典的Apriori算法，Aprori算法利用頻繁集的兩個(gè)特性，過濾了很多無關(guān)的集合，效率提高不少，但是我們發(fā)現(xiàn)Apriori算法是一個(gè)候選消除算法，每一次消除都需要掃描一次所有數(shù)據(jù)記錄，造成整個(gè)算法在面臨大數(shù)據(jù)集時(shí)顯得無能為力。今天我們介紹一個(gè)新的算法挖掘頻繁項(xiàng)集，效率比Aprori算法高很多。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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