一种基于fp-tree的Apriori算法改进研究

提出了一种改进的基于fp-tree的Apriori算法.该算法先用尾元将fp-tree分区,生成数据量更小的子数据集,再动态删除冗余数据将子数据集的数据进一步压缩,最后通过扫描子数据集进行支持数统计,从而快速挖掘.实验结果表明,在对含有大量高维度数频繁项集的数据集进行挖掘时,这个改进算法的挖掘速度较快.