许多人要软件文档模板，为什么，我这样想

FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)

FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)，结构清晰易懂

FP-growth 算法（Python语言实现）

主要用于大数据关联性挖掘，基于Python环境

关联规则挖掘之FP-growth算法实现

关联规则挖掘中有几个经典算法，Apriori算法因为其效率比较低，时间复杂度很高，因此韩佳伟改进了该算法，附件是fp-growth的python实现。

频繁项集挖掘算法Apriori+Fp-growth的软件（Python-tkinter实现操作界面）包括实验数据集！

软件通过tkinter搭建界面可让用户导入数据、选择算法、输入参数、生成关联规则。解压后运行“MainActivity.py”即可！

FP-growth.rar python实现版

FP-growth.rar python实现版 构建Fp树，用于高效发现频繁项集。