第一次接触FP-Growth是在《数据挖掘概念与技术》，当时对它的理解只停留在概念层面。后来又在《机器学习实战》中接触到了它，结合着书中的讲解和代码，跑了点结果，理解加深了一点。最近，工作中需要使用到它，又重新捡起，开始精读和思考，发现收获很大。

FP-Growth（Frequent Pattern Growth， 频繁模式增长），它比Apriori算法效率更高，在整个算法执行过程中，只需要遍历数据集2次，就可完成频繁模式的发现。

大白话描述FP-Growth:

1 输入

1.1 数据集dataset：假设有N条事务，每个事务是包含元素个数不定的集合，如

dataset=[['啤酒','牛奶','可乐'], ['尿不湿','啤酒','牛奶','橙汁'], ['啤酒','尿不湿'], ['啤酒','可乐','尿不湿']]

1.2 支持度sup

2 计算过程：

2.1 创建FP-tree

对于输入的dataset，统计所有事项中各元素的出现频次，即每个1项集的频数，并将各元素按照频数降序排序，删除那些出现频数少于设定支持度sup的元素，形成列表L，留下来的元素就构成了频繁1项集。（这是对数据集的第一遍扫描）

对数据集中每个事务的元素按照列表L排序（按支持度降序排列），开始构造FP-tree。树的根节点为空，每个事务中的所有元素形成一条从根节点到叶子结点的路径。若几个事务的元素按列表L排序后，具有相同的前m个元素，则它们在FP-tree中共享前m个元素代表的节点。树中每个节点的计数为路径经过该节点的事务集的个数。（这是对数据集的第二遍扫描）

在创建FP-tree的同时，headTable也就创建好了，headTable可以理解为一个具有三列的表。第一列为元素（项ID），第二列为支持度计数，第三列为节点链。如下所示

项ID支持度计数节点链啤酒4nodelink1尿不湿3nodelink2………牛奶2nodelinkn

headTable中的项也是按照支持度计数从大到小排列的。节点链则链接到FP-tree中这一项所在的各个叶子结点上，后面频繁项集的发现就是靠的这些节点链。

2.2 寻找FP

从headTable中的最后一行开始，依次往上取项，比如最开始我们取‘牛奶’。寻找‘牛奶’的所有前缀路径，这些前缀路径形成‘牛奶’的CPB（Condition Pattern Base，条件模式基），而这些CPB又形成新的事务数据库。将‘牛奶’这一项添加到我们的集合中，此时，‘牛奶’这个频繁1-项集的支持度就是headTable中的支持度计数。然后用‘牛奶’的CPB形成的事务数据构造FP-tree，如2.1所述，构造的过程中将不满足支持度的项删除，而满足支持度的项又会构成另外一个FP-tree和headTable，我们记为FP-tree1和headTable1。同样的从headTable1的最后一行开始，比如是可乐，那么把‘可乐’和之前的‘牛奶’就形成了频繁2-项集，此时，{‘牛奶’，‘可乐’}这个频繁2-项集的支持度就是headTable1中‘可乐’的支持度。同时，我们也要寻找‘可乐’的前缀路径形成的CPB构成的又一个事务数据集，仍旧是构造FP-tree，从headTable取元素项，将元素项加集合。。。

不知大家发现没，FP的发现过程就是一个循环里不断递归的操作。循环，循环的是headTable中的各个元素项；递归，递归的是元素项的CPB构成的事务数据集形成的FP-tree中发现FP。

实践出真知

起初，我用《机器学习实战》中的代码，稍加修改，得到了频繁项集和关联规则，但由于数据量大，程序跑起来有点慢，就往Spark上移植（Spark的MLlib库中有现成的FP-Growth接口）。就在我移植完，跑了一遍后，尴尬的事情发生了，两种实现跑出来的结果不一样，而且差别还挺大的！经过自己确认，两种实现输入都是一样的，Spark上直接调用的接口，输入格式也是它要求的格式。于是就把目光转到了FP-Growth算法原理和《机器学习实战》中的代码实现上。

在网上看了很多博主对FP-Growth算法的解读，最后看到这篇时， 发现了一些端倪。

这篇博文最后提到，《机器学习实战》中的createInitSet函数在统计事务时，简单的将频数都置为1，如原函数所示。对于没有重复事务的数据集，这种方法并没有什么问题，但是当数据集中存在相同事务时，这种频数置1的做法就会带来错误，正确的做法是应当对相同的事务频数累加起来，如修改后的函数所示。

原函数：

def createInitSet(dataSet): retDict = {} for trans in dataSet: retDict[frozenset(trans)] = 1#如有相同事项，则计数出错 return retDict修改后的函数：def createInitSet(dataSet): retDict = {} for trans in dataSet: retDict[frozenset(trans)] = retDict.get([frozenset(trans)], 0) + 1#若没有相同事项，则为1；若有相同事项，则加1 return retDict

将这一行代码修改后，再运行，两种实现的结果就一样了。

完整的fp-growth及关联规则代码在这里

FP-Growth的python包

由于我之前用sklearn比较多，但要实现频繁项集挖掘时，发现sklearn并没有包含apriori和fp-growth这类频繁项集发现算法，于是就直接借用《机器学习实战》里的代码了。后来在解决问题的过程中发现有一个名叫fp_growth包，安装后，发现调用非常简单。

import fp_growth as fpgfrequent_itemsets = fpg.find_frequent_itemsets(transactions, minimum_support, include_support=False)

其中，transactions是我们的输入，格式可以是list of list；minimum_support是算法的最小支持度，这个是小数表示的；include_support设置为True，则结果中包括频繁项集的支持度，否则不包括；frequent_itemsets就是我们要获得的频繁项集。