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本代码是对原有代码的bug进行修改，只要修改数据就可以正常使用
这个是我个人C++实现的基于FP_growth实现的关联规则挖掘的Apriori算法。跑起来速度是相当的快。但是有效Item在2000多的时候，共现Items数就达到了132万，基于2w个条目，平均条
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。
大数据环境下,传统的串行FP-Growth算法在处理海量数据时,占用内存过大、频繁项多,适用于大数据情况的PFP(parallel FP-Growth)算法存在数据量增大无法处理的缺陷。针对这些问题,
c++实现的fp—tree的生成过程,有图形化界面。
关联规则挖掘的自顶向下Fp-Growth算法-Top Down FP-Growth for Association Rule Mining.pdf
PFP_Growth算法是FP_Growth算法在Hadoop平台上基于MapReduce的并行化，该算法在分组过程中没有考虑负载均衡问题，导致各个节点完成任务时间不一致，甚至相差很大，从而降低了算法
该算法使用FP-growth算法实现频繁项集挖掘和关联规则生成，可以应用于商品关联分析和数据挖掘。通过Python编程实现，提高了算法的效率和准确性。
单节点运行的传统SON算法能够有效降低CPU和I/O负载,而且算法仅需要对整个事务数据集扫描两次。但是在算法执行的阶段一中发现局部频繁项集时采用的Apriori算法仍然需要对每个分区进行多次扫描。在深
association rule mining header file
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