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　　相干领悟是从多量数据中浮现项集之间乐趣的相干和闭联联络。相干领悟的一个楷模例子是购物篮领悟。正在大型数据库中，相干法例开采是最常睹的数据开采职分之一。

　　Apriori算法是开采出现布尔相干法例所需屡次项集最根本也是最常睹的算法，也是最知名的相干法例开采算法之一。Apriori算法焦点正在于晋升相干法例出现的效果而计划的。

　　Apriori算法被普遍操纵于种种规模，通过对数据的相干性实行领悟和开采，开采出的这些新闻正在计划协议历程中具有紧要的参考价格。其核思念念是通过候选集天生和情节的向下关闭检测两个阶段来开采屡次项集。

　　Apriori的要点正在于Apriori道理，即是说某个项集是屡次的，那么它的全豹子集也是屡次的。反过来说，假如一个项集短长屡次集，那么它全豹的超集也短长屡次的。

　　Apriori算法的便宜正在于算法单纯、易领会、数据恳求低。然而Apriori算法只可处置分类变量，无法处置数值型变量；众次扫描数据库，必要很大的I/O负载。会出现过众的候选项目集。

　　因为Apriori算法正在出现屡次形式全部集前必要对数据库实行众次扫描，同时出现多量的候选屡次集，这就使Apriori算法时刻和空间丰富度较大。假使实行了优化，其效果也依然不行令人惬意。

　　2000年，Han Jiawei等人提出了基于屡次形式树的浮现屡次形式的算法FP-growth。

　　FP-growth算法是通过两次扫描事宜数据库，把每个事宜所包括的屡次项目按其援助度降序压缩存储到FP—tree中乐鱼体育官网。正在往后浮现屡次形式的历程中，不必要再扫描事宜数据库，而仅正在FP-Tree中实行查找即可，并通过递归挪用FP-growth的格式来直接出现屡次形式。是以正在一共浮现历程中也不需出现候选形式。该算法制胜了Apriori算法中存正在的问颢．正在践诺效果上也显明好于Apriori算法。

　　FP-growth的思念是把构制一棵FP-Tree，把数据鸠合的数据映照到树上，再依据这棵FP-Tree寻得全豹屡次项集。

　　FP-growth算法是一种用于浮现数据鸠合屡次形式的有用格式。因为只对数据集扫描两次，是以FP-growth算法践诺更疾。