h算法

FP-growth算法是一种高效的数据挖掘算法，通过两次扫描数据库实现频繁模式的挖掘，相较于Apriori算法，它在效率上具有显著优势。

首先，算法通过两次扫描数据集：第一次统计每个数据元素的出现次数，第二次则聚焦于频繁元素。挖掘频繁项集的过程分为构建FP树和从FP树中提取。目标是找出出现次数超过预设阈值（最小支持度）的组合，即频繁项集。

以数据项为例，单个数据项的计数相对简单，而数据项组合的出现次数计算则复杂，需要通过构建的FP树来分析。FP树是数据结构，用于组织数据，其每个节点代表一组同时出现的数据项，节点路径上的数据项表示它们的共同出现。

在构建过程中，如使用超市购物记录来说明，首先筛选出满足最小支持度的数据项，按商品出现次数倒序排序。然后将记录依次插入FP树，形成一棵结构化的树，便于后续频繁项集的查找。在频繁项集挖掘时，通过递归的方式，从单个元素开始，逐步构建更大的组合，直至找到频繁的组合。

例如，通过给定的超市购物记录，构建FP树并寻找频繁项集，如商品Z、X、Y等的组合，直到找到所有满足最小支持度的组合。这个过程涉及条件模式基（CPB）的计算，以及频繁项集的递归生成，直到头指针表（H）为空，递归结束。