关联分析是数据挖掘中常用的分析方法。一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合。
引入一个定义，项集的支持度（support），是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例。
规定一个最小支持度，那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集（frequent item set）。
如何找到数据集中所有的频繁项集呢？
最简单的方法是对所有项集进行统计，可以通过逐渐增大项集大小的方式来遍历所有项集。比如说下面的数据集，先统计所有单个元素集合的支持度，{z} 的支持度为5 （这里把项目出现次数作为支持度，方便描述），然后逐渐增大项集大小，比如{z,r} 的支持度为1
| 数据集ID | 数据 |
| 001 | r, z, h, j, p |
| 002 | z, y, x, w, v, u, t, s |
| 003 | z |
| 004 | r, x, n, o, s |
| 005 | y, r, x, z, q, t, p |
| 006 | y, z, x, e, q, s, t, m |
显然这样的方式，计算量很大，当项目增多，项集的数目是指数增长的。当然我们也可以应用一些规律
1）如果一个项集是频繁项集，那么它的子集都是频繁项集
2）如果一个项集不是频繁项集，那么它的超集也不是频繁项集
Apriori算法就是应用了这些方法可以减少寻找频繁项集的计算。而FP-Growth算法则另辟蹊径，它在遍历数据的时候构造一个树结构，当树构造完成，每个节点记录的值就是这个节点到根节点路径上的项集的支持度。
首先对数据集中的数据按单个元素的支持度进行重排
| 数据集ID | 数据 | 按单元数支持度重排后的数据 |
| 001 | r, z, h, j, p | z, r |
| 002 | z, y, x, w, v, u, t, s | z, x, y, s, t |
| 003 | z | z |
| 004 | r, x, n, o, s | x, s, r |
| 005 | y, r, x, z, q, t, p | z, x, y, r, t |
| 006 | y, z, x, e, q, s, t, m | z, x, y, s, t |
然后把每一行数依次拿来构建FP树。把重排后每一行数据从左到右入树。从空集开始，如果树中已存在现有元素，则增加现有元素的值；如果现有元素不存在，则向树添加一个分支。
树构造完成后，以{x:3}这个节点为例，它表示了从这个节点到根节点路径上集合{x,z}的支持度为3。
那么问题来了，我们如何保证我们能获得所有的频繁项集，即支持度大于最小支持度的项集。是找出节点值大于最小支持度就够了吗？比如设最小支持度为3，从树上可以看出{z,x,y}的支持度为3，但是仔细观察{z,x,y,t}这个项集的支持度也是为3，如何做呢？
首先为每个元素的找到所有前缀路径，一条前缀路径，是指元素父节点到根节点的路径
| 单元素 | 前缀路径 |
| z | {}: 5 |
| r | {x, s}: 1, {z, x, y}: 1, {z}: 1 |
| x | {z}: 3, {}: 1 |
| y | {z, x}: 3 |
| s | {z, x, y}: 2, {x}: 1 |
| t | {z, x, y, s}: 2, {z, x, y, r}: 1 |
然后对每个元素的所有前缀路径再执行一次FP树的构造过程，这样看到去除这个元素后能得到什么样的频繁项集。如下可以顺利得出{z,x,y} + {t}是一个支持度为3的频繁项集。
据此，FP-Growth方法就可以算出数据集中最小支持度为3的频繁项集：{z},{z,x},{z,x,y},{z,x,y,t}
参考：
1. https://www.cnblogs.com/qwertWZ/p/4510857.html