常用算法总结

数据挖掘中的关联规则挖掘，旨在从大量数据中揭示项集间的频繁模式和关联性，这一技术在诸如科学数据分析、雷达信号分析、捆绑销售、生物信息学等领域取得了显著成果。

常见的关联算法有Apriori、FP-G、FreeSpan和Prefixspan等。Apriori算法作为首个关联规则挖掘算法，通过逐层搜索实现模式发现，其优点包括对原始数据要求低和实施简单，但缺点是只适合短模式挖掘，且涉及大量I/O操作。FP-G算法则针对Apriori的不足，通过构建FP-Tree来减少I/O，适应不同长度规则，但处理有序项集较困难且存储压力大。FreeSpan算法通过频繁项的递归投影，避免大量候选集生成，但存储结构不紧凑。Prefixspan则在2004年提出，同样避免候选集生成，但其投影数据库可能带来重复挖掘的问题。

总结这些算法，Apriori的时间复杂度较高，存在大量I/O操作，数据紧凑性差；FP-G虽不产生候选集，但对有序项集处理困难，对大量数据存储压力大；FreeSpan和Prefixspan虽能减少I/O，但存储结构不紧凑且可能有重复挖掘。选择哪种算法，应根据具体应用的性能需求和数据特性来决定。