概念
详细参看http://blog.csdn.net/javastart/article/details/50521453
Frequent Pattern Growth，频繁模式增长。一种关联分析算法，它采取如下分治策略：首先将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree），但仍保留项集关联信息；然后将这种压缩后的数据库划分成一组条件数据库，每个数据库关联一个频繁项，并分别挖掘每个条件数据库。
FP-Growth和Apriori的区别：
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优点：第一，不产生候选集，第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率；
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缺点：实现比较困难，在某些数据集上性能会下降。