FP-tree画法可以不同吗？

Question

画出来的这两种都对吗？

那第一种最大频繁模式如何挖掘？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

两种不同的FP-tree绘制方式在表示数据结构上可能会有所不同。但是，根据您提供的示例和信息，我们可以看到这两种绘制方式在一定程度上是相同的。

对于第一个FP-tree（图1），它的节点结构为：

Header table
root
Head of item
node-links
e:8
c:2
c:6
a:2
D 4 9 8 8
a:6
g:1
d:1
b:2
g:4
f:2
d:1

这表明每个节点包含以下字段：

• Header table：头部表格的起始位置。
• root：根节点的位置。
• Head of item：项目头部。
• node-links：与该项目相关的链接节点的位置。

第二个FP-tree（图2）的节点结构也类似，只是排列顺序稍有变化：

Header table
root
Head of item
node-links
e:8
c:2
c:6
a:2
D 4 9 8 8
a:6
g:1
d:1
b:2
g:4
f:2
d:1

这两个树的节点结构都是由Header table、root、Head of item、node-links组成。

至于挖掘最大频繁模式的问题，我们需要知道具体的数据集和特征选择方法。通常，使用FP-tree来发现频繁模式时，会首先将所有节点进行合并，然后计算每一种合并后的节点的频率。最后，我们通过比较这些频率来确定哪些合并后的新节点是最频繁的。这种方法被称为“最小支持度”或“最小置信度”。然而，如果数据量很大或者特征空间非常大，可能无法有效处理这种情况。

如果您提供具体的Python代码实现，请告知，我可以帮您检查并提供建议。