fpgrowth的python实现

少有的fpgrowth算法的python实现。只要传入数据集，就可计算出频繁模式集。

#!/usr/local/bin/python3
# Desc:   FP-growth algorithm for extracting the association rules
# Auther: Gunther
# Date:   2012/07/18
# Log: 
#         created by wjg 2012/07/18

import os
import sys
import FPTree

class FPGrowth:
    def __init__（self minsup=2）:
        self.fp = []
        self.minsup = minsup
    
    def growth（self tree postNodes）:
        if tree.isUniquePath（）:
            nodeCombinations = []
            tree.getCombinationFromPath（nodeCombinations）
            for combination in nodeCombinations:
                support = self._getMinSupport（combination）
                if support is None or support < self.minsup:
                    continue
                #gen pattern
                pattern = （[]support）
                for node in combination:
                    pattern[0].append（node[“name“]）
                for node in postNodes:
                    pattern[0].append（node）
                if len（pattern[0]） > 1:
                    self.fp.append（pattern）
                    #self._printPattern（pattern）
        else:
            for item in tree.itemTable:
                #gen pattern
                pattern = （[]tree.itemTable[item][0]）
                pattern[0].append（item）
                for node in postNodes:
                    pattern[0].append（node）
                if len（pattern[0]） > 1 and pattern[1] > self.minsup: 
                    self.fp.append（pattern）  
                    #self._printPattern（pattern）
                #construct conditional pattern base
                baseSet = []
                tree.getConditionalPatternbase（itembaseSet）  
                tmpTree = FPTree.FPTree（baseSet minsup=self.minsup） 
                tmpTree.build（）
                if not tmpTree.isEmpty（）:
                    self.growth（tmpTree pattern[0]）       
            
    def _getMinSupport（self nodes）:
        if len（nodes） == 0:
            return None
        support = nodes[0][“support“]
        for node in nodes:
            if node[“support“] < support:
                support = node[“support“]
        return support
    
    def _printPattern（self pattern）:
        if len（pattern[0]） < 2:
            return
        print（“*******************“）
        print（pattern[0]）
        print（pattern[1]）
        print（“*******************“）   
    
def test（）:
    #testcase = [[[“i2““i1““i5“]1][[“i2““i4“]1][[“i2““i3“]1][[“i2““i1““i4“]1][[“i1““i3“]1][[“i2““i3“]1][[“i1““i3“]1][[“i2““i1““i3““i5“]1][[“i2““i1““i3“]1]]
    testcase = [[[“a““b“]1][[“b““c““d“]1][[“a““c““d““e“]1][[“a““d““e“]1][[“a““b““c“]1][[“a““b““c““d“]1][[“a“]1][[“a““b““c“]1][[“a““b““d“]1][[“b““c““e“]1]]
    #testcase = [（[“i1““i2“]1）（[“i3“]1）]
    tree = FPTree.FPTree（testcaseminsup=2）      
    tree.build（）
    algorithm = FPGrowth（minsup=2）
    algorithm.growth（tree[]）
    res = sorted（algorithm.fp key=lambda d:d[1] reverse = True ）
    for rule in res:
        pri

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        3077  2012-07-25 15:56  FPGrowth.py
     文件        8058  2012-07-25 14:43  FPTree.py