在FP Tree算法原理總結和PrefixSpan算法原理總結中，我們對FP Tree和PrefixSpan這兩種關聯算法的原理做了總結，這里就從實踐的角度介紹如何使用這兩個算法。由于scikit-learn中沒有關聯算法的類庫，而Spark MLlib有，本文的使用以Spark MLlib作為使用環境。

1.?Spark MLlib關聯算法概述

　　　　在Spark MLlib中，也只實現了兩種關聯算法，即我們的FP Tree和PrefixSpan，而像Apriori,GSP之類的關聯算法是沒有的。而這些算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的實踐篇我們都是基于Python，本文的后面的介紹和使用也會使用MLlib的Python接口。

　　　　?Spark MLlib關聯算法基于Python的接口在pyspark.mllib.fpm包中。FP Tree算法對應的類是pyspark.mllib.fpm.FPGrowth(以下簡稱FPGrowth類)，從Spark1.4開始才有。而PrefixSpan算法對應的類是pyspark.mllib.fpm.PrefixSpan(以下簡稱PrefixSpan類)，從Spark1.6開始才有。因此如果你的學習環境的Spark低于1.6的話，是不能正常的運行下面的例子的。

　　　　?Spark MLlib也提供了讀取關聯算法訓練模型的類，分別是?pyspark.mllib.fpm.FPGrowthModel和pyspark.mllib.fpm.PrefixSpanModel。這兩個類可以把我們之前保存的FP Tree和PrefixSpan訓練模型讀出來。

2. Spark MLlib關聯算法參數介紹

　　　　對于FPGrowth類，使用它的訓練函數train主要需要輸入三個參數：數據項集data，支持度閾值minSupport和數據并行運行時的數據分塊數numPartitions。對于支持度閾值minSupport，它的取值大小影響最后的頻繁項集的集合大小，支持度閾值越大，則最后的頻繁項集數目越少，默認值0.3。而數據并行運行時的數據分塊數numPartitions主要在分布式環境的時候有用，如果你是單機Spark，則可以忽略這個參數。

　　　　對于PrefixSpan類，?使用它的訓練函數train主要需要輸入四個參數：序列項集data，支持度閾值minSupport， 最長頻繁序列的長度maxPatternLength?和最大單機投影數據庫的項數maxLocalProjDBSize。支持度閾值minSupport的定義和FPGrowth類類似，唯一差別是閾值默認值為0.1。maxPatternLength限制了最長的頻繁序列的長度，越小則最后的頻繁序列數越少。maxLocalProjDBSize參數是為了保護單機內存不被撐爆。如果只是是少量數據的學習，可以忽略這個參數。

　　　　從上面的描述可以看出，使用FP Tree和PrefixSpan算法沒有什么門檻。學習的時候可以通過控制支持度閾值minSupport控制頻繁序列的結果。而maxPatternLength可以幫忙PrefixSpan算法篩除太長的頻繁序列。在分布式的大數據環境下，則需要考慮FPGrowth算法的數據分塊數numPartitions，以及PrefixSpan算法的最大單機投影數據庫的項數maxLocalProjDBSize。

3. Spark FP Tree和PrefixSpan算法使用示例

　　　　這里我們用一個具體的例子來演示如何使用Spark?FP Tree和PrefixSpan算法挖掘頻繁項集和頻繁序列。

　　　　完整代碼參見我的github:?https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/classic-machine-learning/fp_tree_prefixspan.ipynb

　　　　要使用?Spark 來學習FP Tree和PrefixSpan算法，首先需要要確保你安裝好了Hadoop和Spark（版本不小于1.6），并設置好了環境變量。一般我們都是在ipython notebook(jupyter notebook)中學習，所以最好把基于notebook的Spark環境搭好。當然不搭notebook的Spark環境也沒有關系，只是每次需要在運行前設置環境變量。

　　　　如果你沒有搭notebook的Spark環境，則需要先跑下面這段代碼。當然，如果你已經搭好了，則下面這段代碼不用跑了。

import os import sys#下面這些目錄都是你自己機器的Spark安裝目錄和Java安裝目錄 os.environ['SPARK_HOME'] = "C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/"sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin") sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/python") sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/python/pyspark") sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/python/lib") sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/python/lib/pyspark.zip") sys.path.append("C:/Tools/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/python/lib/py4j-0.9-src.zip") sys.path.append("C:/Program Files (x86)/Java/jdk1.8.0_102")from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConfsc = SparkContext("local","testing")

　　　　在跑算法之前，建議輸出Spark Context如下，如果可以正常打印內存地址，則說明Spark的運行環境搞定了。

print sc

　　　　比如我的輸出是：

<pyspark.context.SparkContext object at 0x07D9E2B0>

　　　　現在我們來用數據來跑下FP Tree算法，為了和FP Tree算法原理總結中的分析比照，我們使用和原理篇一樣的數據項集，一樣的支持度閾值20%，來訓練數據。代碼如下：

from pyspark.mllib.fpm import FPGrowth data = [["A", "B", "C", "E", "F","O"], ["A", "C", "G"], ["E","I"], ["A", "C","D","E","G"], ["A", "C", "E","G","L"],["E","J"],["A","B","C","E","F","P"],["A","C","D"],["A","C","E","G","M"],["A","C","E","G","N"]] rdd = sc.parallelize(data, 2) #支持度閾值為20% model = FPGrowth.train(rdd, 0.2, 2)

　　　　我們接著來看看頻繁項集的結果，代碼如下：

sorted(model.freqItemsets().collect())

　　　　輸出即為所有 滿足要求的頻繁項集，大家可以和原理篇里面分析時產生的頻繁項集比較。代碼輸出如下：

[FreqItemset(items=[u'A'], freq=8),FreqItemset(items=[u'B'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'E'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'E', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'E', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'B', u'E', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'C'], freq=8),FreqItemset(items=[u'C', u'A'], freq=8),FreqItemset(items=[u'D'], freq=2),FreqItemset(items=[u'D', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'D', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'D', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'E'], freq=8),FreqItemset(items=[u'E', u'A'], freq=6),FreqItemset(items=[u'E', u'C'], freq=6),FreqItemset(items=[u'E', u'C', u'A'], freq=6),FreqItemset(items=[u'F'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'E'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'E', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'E', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'B', u'E', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'E'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'E', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'E', u'C'], freq=2),FreqItemset(items=[u'F', u'E', u'C', u'A'], freq=2),FreqItemset(items=[u'G'], freq=5),FreqItemset(items=[u'G', u'A'], freq=5),FreqItemset(items=[u'G', u'C'], freq=5),FreqItemset(items=[u'G', u'C', u'A'], freq=5),FreqItemset(items=[u'G', u'E'], freq=4),FreqItemset(items=[u'G', u'E', u'A'], freq=4),FreqItemset(items=[u'G', u'E', u'C'], freq=4),FreqItemset(items=[u'G', u'E', u'C', u'A'], freq=4)]

　　　　接著我們來看看使用PrefixSpan類來挖掘頻繁序列。為了和PrefixSpan算法原理總結中的分析比照，我們使用和原理篇一樣的數據項集，一樣的支持度閾值50%，同時將最長頻繁序列程度設置為4，來訓練數據。代碼如下：

from pyspark.mllib.fpm import PrefixSpan data = [[['a'],["a", "b", "c"], ["a","c"],["d"],["c", "f"]],[["a","d"], ["c"],["b", "c"], ["a", "e"]],[["e", "f"], ["a", "b"], ["d","f"],["c"],["b"]],[["e"], ["g"],["a", "f"],["c"],["b"],["c"]]] rdd = sc.parallelize(data, 2) model = PrefixSpan.train(rdd, 0.5,4)

　　　我們接著來看看頻繁序列的結果，代碼如下：　

sorted(model.freqSequences().collect())

　　　輸出即為所有滿足要求的頻繁序列，大家可以和原理篇里面分析時產生的頻繁序列比較。代碼輸出如下：　

[FreqSequence(sequence=[[u'a']], freq=4),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'b']], freq=4),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'b'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'b'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'b', u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'b', u'c'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'c']], freq=4),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'c'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'c'], [u'b']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'c'], [u'c']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'd']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'd'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'a'], [u'f']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b']], freq=4),FreqSequence(sequence=[[u'b'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b'], [u'c']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'b'], [u'd']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b'], [u'd'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b'], [u'f']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'a'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'a'], [u'd']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'a'], [u'd'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'a'], [u'f']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'b', u'c'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'c']], freq=4),FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'b']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'c'], [u'c']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'd']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'd'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'd'], [u'c']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'd'], [u'c'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'a']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'a'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'a'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'a'], [u'c'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'b'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'c'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'f']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'f'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'f'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'e'], [u'f'], [u'c'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'f']], freq=3),FreqSequence(sequence=[[u'f'], [u'b']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'f'], [u'b'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'f'], [u'c']], freq=2),FreqSequence(sequence=[[u'f'], [u'c'], [u'b']], freq=2)]

　　在訓練出模型后，我們也可以調用save方法將模型存到磁盤，然后在需要的時候通過FPGrowthModel或PrefixSpanModel將模型讀出來。

　　以上就是用Spark學習FP Tree算法和PrefixSpan算法的所有內容，希望可以幫到大家。

?

（歡迎轉載，轉載請注明出處。歡迎溝通交流： liujianping-ok@163.com）

轉載于:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6340162.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用Spark学习FP Tree算法和PrefixSpan算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。