一.频繁项集挖掘为什么会出现FP-growth呢？
原因：这得从Apriori算法的原理说起，Apriori会产生大量候选项集（就是连接后产生的），在剪枝时，需要扫描整个数据库（就是给出的数据），通过模式匹配检查候选集合（为的是找到满足最小支持度的项）。候选产生过程带来的就是昂贵的代价开销，所以FP-growth就出现了。
二.FP-growth（Frequent-Pattern Growth) :频繁模式增长
1.数据库（给出的数据）第一次扫描和Apriori一样，找出频繁1项集的集合，统计各个项的支持度计数（出现的次数）。设置最小支持度，需要将集合的各个项按支持度计数由（大->小）排序。假设排序好的集合为L。
2.构造FP树。首先，创建根结点（为NULL）。第二次扫描数据，将每个事务中的项按L的顺序，在FP树上构建分支。这里需要注意的是，在为新事务建分支的时候，沿共同前缀上的每个结点的计数加1，为后缀之后的项创建结点。例如：事务1：建的分支为：1,2,3。事务2：1,2,5。则FP树新分支（为事务2）需要与事务1共用（1,2）前缀，5则新建结点。此时（1,2）的支持度都相应的变为了2。结点3和5依旧是1
3.当FP树完成，数据频繁模式的挖掘就变为了FP树的挖掘。
4.FP数挖掘的核心流程：从L的最小支持度的项（后缀模式）开始---->构造它的条件模式基（由FP树中与该后缀模式一起出现的前缀路径集组成）--->构造这项的条件FP树，之后递归L中的各项------>产生频繁项集（后缀模式和条件FP树产生的频繁模式连接实现）
5.需要注意的问题：
条件模式基：需要注意--->各个项出现的支持度计数(这里会出现多个集合，因为后缀模式可能会有多个分支)要和当前的后缀模式的支持度计数保持一致。
条件FP树：需要注意--->将条件模式基产生的多个集合合并(将相同前缀路径的各个结点的支持度累计加1，这里去掉不符合最小支持度的结点）。
产生频繁模式：将条件FP树产生的各个集合与后缀模式连接。（如果多个集合中出现重复的项，需累加计数再与后缀模式连接）例如：条件FP数产生的集合：（a:4，b：3），（b:3)，假设此刻的后缀模式为c 。则产生的频繁项集为：（a:4,c:4),(b:6,c:6),(a:4,b:3,c:3)