清华大学出品的数据挖掘&机器学习课件，非常适合大学生和职场新手新手，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ 第1章 数据挖掘概念介绍.pptx 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法.pptx 第3章 聚类算法介绍.pptx 第4章 关联规则 Apriori FP-Growth算法.pptx 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 第6章 数据挖掘应用案例 电力分析 银行信贷 指数预测 客户分群营销 房屋估价.pptx 第1章 数据挖掘概念介绍.pptx 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法.pptx 第3章 聚类算法介绍.pptx 第4章 关联规则 Apriori FP-Growth算法.pptx 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 第6章 数据挖掘应用案例 电力分析 银行信贷 指数预测 客户分群营销 房屋估价.pptx

FP-growth算法python实现含数据集，FP-growth算法是将数据集存储在一个特定的FP树结构之后挖掘其中的频繁项集，即常在一块出现的元素项的集合FP树。

用matlab实现的FP-Growth算法。数据放在mydata中，main执行算法。

基于关联规则的Apriori和FP-growth算法.ipynb

关联规则挖掘的自顶向下Fp-Growth算法-Top Down FP-Growth for Association Rule Mining.pdf

基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序 一、DataMiningApriori程序 用eclipse打开，把三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置 在F:\DataMiningSample\FPmining文件夹下面，即可运行 二、FP-growth程序 1、包括程序源文件和编译生成的可执行原件 2、程序运行方法 把FP_Growth.exe可执行文件与三个测试数据mushroom、accidents 和T10I4D100K放置在同一个文件夹下面，双击FP_Growth.exe，即可 顺序挖掘mushroom、accidents和T10I4D100K事物数据集中的频繁 模式，阈值设定见testfpgrowth.cpp文件中的main函数 三、Eclat程序直接用eclipse打开执行 四、输出的频繁模式及支持度文件示例给出了部分输出文件，由于全部输出文件太大，所有没有全部给出，可以由执行程序得出。另外附带详解PPT

挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践 包括三个代码，一堆结果文件

包含两个文件，一个是刚构造好FP-tree的代码，另一个是FP-Growth算法python实现的完全代码。更多的介绍请见博客：http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46746727

FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)，结构清晰易懂

资源包含了FP-tree算法的演示文本、算法源码的讲解、可执行程序的演示以及可编译程序代码，通过这些资源，你可以掌握fp_tree 算法的原理和树的创建过程。