<reponame>cherisyu/ML_in_Action
#!/usr/bin/python
# coding:utf8

'''
Created on Jun 14, 2011
Update  on 2017-05-18
FP-Growth FP means frequent pattern
the FP-Growth algorithm needs:
1. FP-tree (class treeNode)
2. header table (use dict)
This finds frequent itemsets similar to apriori but does not find association rules.
@author: Peter/片刻
《机器学习实战》更新地址：https://github.com/apachecn/MachineLearning
'''
print(__doc__)


class treeNode:
    def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
        self.name = nameValue
        self.count = numOccur
        self.nodeLink = None
        # needs to be updated
        self.parent = parentNode
        self.children = {}

    def inc(self, numOccur):
        """inc(对count变量增加给定值)
        """
        self.count += numOccur

    def disp(self, ind=1):
        """disp(用于将树以文本形式显示)

        """
        print('  '*ind, self.name, ' ', self.count)
        for child in self.children.values():
            child.disp(ind+1)


def loadSimpDat():
    simpDat = [['r', 'z', 'h', 'j', 'p'],
               ['z', 'y', 'x', 'w', 'v', 'u', 't', 's'],
               ['z'],
               ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
            #    ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
               ['y', 'r', 'x', 'z', 'q', 't', 'p'],
               ['y', 'z', 'x', 'e', 'q', 's', 't', 'm']]
    return simpDat


def createInitSet(dataSet):
    retDict = {}
    for trans in dataSet:
        if frozenset(trans) not in retDict.keys():
            retDict[frozenset(trans)] = 1
        else:
            retDict[frozenset(trans)] += 1
    return retDict


# this version does not use recursion
def updateHeader(nodeToTest, targetNode):
    """updateHeader(更新头指针，建立相同元素之间的关系，例如： 左边的r指向右边的r值，就是后出现的相同元素 指向 已经出现的元素)

    从头指针的nodeLink开始，一直沿着nodeLink直到到达链表末尾。这就是链表。
    性能：如果链表很长可能会遇到迭代调用的次数限制。

    Args:
        nodeToTest  满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        targetNode  Tree对象的子节点
    """
    # 建立相同元素之间的关系，例如： 左边的r指向右边的r值
    while (nodeToTest.nodeLink is not None):
        nodeToTest = nodeToTest.nodeLink
    nodeToTest.nodeLink = targetNode


def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
    """updateTree(更新FP-tree，第二次遍历)

    # 针对每一行的数据
    # 最大的key,  添加
    Args:
        items       满足minSup 排序后的元素key的数组（大到小的排序）
        inTree      空的Tree对象
        headerTable 满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        count       原数据集中每一组Kay出现的次数
    """
    # 取出 元素 出现次数最高的
    # 如果该元素在 inTree.children 这个字典中，就进行累加
    # 如果该元素不存在 就 inTree.children 字典中新增key，value为初始化的 treeNode 对象
    if items[0] in inTree.children:
        # 更新 最大元素，对应的 treeNode 对象的count进行叠加
        inTree.children[items[0]].inc(count)
    else:
        # 如果不存在子节点，我们为该inTree添加子节点
        inTree.children[items[0]] = treeNode(items[0], count, inTree)
        # 如果满足minSup的dist字典的value值第二位为null， 我们就设置该元素为 本节点对应的tree节点
        # 如果元素第二位不为null，我们就更新header节点
        if headerTable[items[0]][1] is None:
            # headerTable只记录第一次节点出现的位置
            headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]]
        else:
            # 本质上是修改headerTable的key对应的Tree，的nodeLink值
            updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]])
    if len(items) > 1:
        # 递归的调用，在items[0]的基础上，添加item0[1]做子节点， count只要循环的进行累计加和而已，统计出节点的最后的统计值。
        updateTree(items[1:], inTree.children[items[0]], headerTable, count)


def createTree(dataSet, minSup=1):
    """createTree(生成FP-tree)

    Args:
        dataSet  dist{行：出现次数}的样本数据
        minSup   最小的支持度
    Returns:
        retTree  FP-tree
        headerTable 满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
    """
    # 支持度>=minSup的dist{所有元素：出现的次数}
    headerTable = {}
    # 循环 dist{行：出现次数}的样本数据
    for trans in dataSet:
        # 对所有的行进行循环，得到行里面的所有元素
        # 统计每一行中，每个元素出现的总次数
        for item in trans:
            # 例如： {'ababa': 3}  count(a)=3+3+3=9   count(b)=3+3=6
            headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
    # 删除 headerTable中，元素次数<最小支持度的元素
    for k in list(headerTable.keys()): #python3中.keys()返回的是迭代器不是list,不能在遍历时对其改变。
        if headerTable[k] < minSup:
            del(headerTable[k])

    # 满足minSup: set(各元素集合)
    freqItemSet = set(headerTable.keys())
    # 如果不存在，直接返回None
    if len(freqItemSet) == 0:
        return None, None
    for k in headerTable:
        # 格式化： dist{元素key: [元素次数, None]}
        headerTable[k] = [headerTable[k], None]

    # create tree
    retTree = treeNode('Null Set', 1, None)
    # 循环 dist{行：出现次数}的样本数据
    for tranSet, count in dataSet.items():
        # print('tranSet, count=', tranSet, count)
        # localD = dist{元素key: 元素总出现次数}
        localD = {}
        for item in tranSet:
            # 判断是否在满足minSup的集合中
            if item in freqItemSet:
                # print('headerTable[item][0]=', headerTable[item][0], headerTable[item])
                localD[item] = headerTable[item][0]
        # print('localD=', localD)
        if len(localD) > 0:
            # p=key,value; 所以是通过value值的大小，进行从大到小进行排序
            # orderedItems 表示取出元组的key值，也就是字母本身，但是字母本身是大到小的顺序
            orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            # print 'orderedItems=', orderedItems, 'headerTable', headerTable, '\n\n\n'
            # 填充树，通过有序的orderedItems的第一位，进行顺序填充 第一层的子节点。
            updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)

    return retTree, headerTable


def ascendTree(leafNode, prefixPath):
    """ascendTree(如果存在父节点，就记录当前节点的name值)

    Args:
        leafNode   查询的节点对于的nodeTree
        prefixPath 要查询的节点值
    """
    if leafNode.parent is not None:
        prefixPath.append(leafNode.name)
        ascendTree(leafNode.parent, prefixPath)


def findPrefixPath(basePat, treeNode):
    """findPrefixPath 基础数据集

    Args:
        basePat  要查询的节点值
        treeNode 查询的节点所在的当前nodeTree
    Returns:
        condPats 对非basePat的倒叙值作为key,赋值为count数
    """
    condPats = {}
    # 对 treeNode的link进行循环
    while treeNode is not None:
        prefixPath = []
        # 寻找改节点的父节点，相当于找到了该节点的频繁项集
        ascendTree(treeNode, prefixPath)
        # 避免 单独`Z`一个元素，添加了空节点
        if len(prefixPath) > 1:
            # 对非basePat的倒叙值作为key,赋值为count数
            # prefixPath[1:] 变frozenset后，字母就变无序了
            # condPats[frozenset(prefixPath)] = treeNode.count
            condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
        # 递归，寻找改节点的下一个 相同值的链接节点
        treeNode = treeNode.nodeLink
        # print(treeNode)
    return condPats


def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
    """mineTree(创建条件FP树)

    Args:
        inTree       myFPtree
        headerTable  满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        minSup       最小支持项集
        preFix       preFix为newFreqSet上一次的存储记录，一旦没有myHead，就不会更新
        freqItemList 用来存储频繁子项的列表
    """
    # 通过value进行从小到大的排序， 得到频繁项集的key
    # 最小支持项集的key的list集合
    bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1])]
    print('-----', sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1][0]))
    print('bigL=', bigL)
    # 循环遍历 最频繁项集的key，从小到大的递归寻找对应的频繁项集
    for basePat in bigL:
        # preFix为newFreqSet上一次的存储记录，一旦没有myHead，就不会更新
        newFreqSet = preFix.copy()
        newFreqSet.add(basePat)
        print('newFreqSet=', newFreqSet, preFix)

        freqItemList.append(newFreqSet)
        print('freqItemList=', freqItemList)
        condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
        print('condPattBases=', basePat, condPattBases)

        # 构建FP-tree
        myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
        print('myHead=', myHead)
        # 挖掘条件 FP-tree, 如果myHead不为空，表示满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        if myHead is not None:
            myCondTree.disp(1)
            print('\n\n\n')
            # 递归 myHead 找出频繁项集
            mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)
        print('\n\n\n')


# import twitter
# from time import sleep
# import re


# def getLotsOfTweets(searchStr):
#     """
#     获取 100个搜索结果页面
#     """
#     CONSUMER_KEY = ''
#     CONSUMER_SECRET = ''
#     ACCESS_TOKEN_KEY = ''
#     ACCESS_TOKEN_SECRET = ''
#     api = twitter.Api(consumer_key=CONSUMER_KEY, consumer_secret=CONSUMER_SECRET, access_token_key=ACCESS_TOKEN_KEY, access_token_secret=ACCESS_TOKEN_SECRET)

#     # you can get 1500 results 15 pages * 100 per page
#     resultsPages = []
#     for i in range(1, 15):
#         print("fetching page %d" % i)
#         searchResults = api.GetSearch(searchStr, per_page=100, page=i)
#         resultsPages.append(searchResults)
#         sleep(6)
#     return resultsPages


# def textParse(bigString):
#     """
#     解析页面内容
#     """
#     urlsRemoved = re.sub('(http:[/][/]|www.)([a-z]|[A-Z]|[0-9]|[/.]|[~])*', '', bigString)    
#     listOfTokens = re.split(r'\W*', urlsRemoved)
#     return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]


# def mineTweets(tweetArr, minSup=5):
#     """
#     获取频繁项集
#     """
#     parsedList = []
#     for i in range(14):
#         for j in range(100):
#             parsedList.append(textParse(tweetArr[i][j].text))
#     initSet = createInitSet(parsedList)
#     myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, minSup)
#     myFreqList = []
#     mineTree(myFPtree, myHeaderTab, minSup, set([]), myFreqList)
#     return myFreqList


if __name__ == "__main__":
    # rootNode = treeNode('pyramid', 9, None)
    # rootNode.children['eye'] = treeNode('eye', 13, None)
    # rootNode.children['phoenix'] = treeNode('phoenix', 3, None)
    # # 将树以文本形式显示
    # # print(rootNode.disp())

    # load样本数据
    simpDat = loadSimpDat()
    # print(simpDat, '\n')
    # frozen set 格式化 并 重新装载 样本数据，对所有的行进行统计求和，格式: {行：出现次数}
    initSet = createInitSet(simpDat)
    print(initSet)

    # 创建FP树
    # 输入：dist{行：出现次数}的样本数据  和  最小的支持度
    # 输出：最终的PF-tree，通过循环获取第一层的节点，然后每一层的节点进行递归的获取每一行的字节点，也就是分支。然后所谓的指针，就是后来的指向已存在的
    myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 3)
    myFPtree.disp()

    # 抽取条件模式基
    # 查询树节点的，频繁子项
    print('x --->', findPrefixPath('x', myHeaderTab['x'][1]))
    print('z --->', findPrefixPath('z', myHeaderTab['z'][1]))
    print('r --->', findPrefixPath('r', myHeaderTab['r'][1]))

    # 创建条件模式基
    freqItemList = []
    mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 3, set([]), freqItemList)
    print(freqItemList)

    # # 项目实战
    # # 1.twitter项目案例
    # # 无法运行，因为没发链接twitter
    # lotsOtweets = getLotsOfTweets('RIMM')
    # listOfTerms = mineTweets(lotsOtweets, 20)
    # print(len(listOfTerms))
    # for t in listOfTerms:
    #     print(t)

    # # 2.新闻网站点击流中挖掘，例如：文章1阅读过的人，还阅读过什么？
    # parsedDat = [line.split() for line in open('input/12.FPGrowth/kosarak.dat').readlines()]
    # initSet = createInitSet(parsedDat)
    # myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 100000)

    # myFreList = []
    # mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 100000, set([]), myFreList)
    # print myFreList

#!/usr/bin/python
# coding:utf8

'''
Created on Jun 14, 2011
Update  on 2017-05-18
FP-Growth FP means frequent pattern
the FP-Growth algorithm needs:
1. FP-tree (class treeNode)
2. header table (use dict)
This finds frequent itemsets similar to apriori but does not find association rules.
@author: Peter/片刻
《机器学习实战》更新地址：https://github.com/apachecn/MachineLearning
'''
print(__doc__)


class treeNode:
    def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
        self.name = nameValue
        self.count = numOccur
        self.nodeLink = None
        # needs to be updated
        self.parent = parentNode
        self.children = {}

    def inc(self, numOccur):
        """inc(对count变量增加给定值)
        """
        self.count += numOccur

    def disp(self, ind=1):
        """disp(用于将树以文本形式显示)

        """
        print('  '*ind, self.name, ' ', self.count)
        for child in self.children.values():
            child.disp(ind+1)


def loadSimpDat():
    simpDat = [['r', 'z', 'h', 'j', 'p'],
               ['z', 'y', 'x', 'w', 'v', 'u', 't', 's'],
               ['z'],
               ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
            #    ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
               ['y', 'r', 'x', 'z', 'q', 't', 'p'],
               ['y', 'z', 'x', 'e', 'q', 's', 't', 'm']]
    return simpDat


def createInitSet(dataSet):
    retDict = {}
    for trans in dataSet:
        if frozenset(trans) not in retDict.keys():
            retDict[frozenset(trans)] = 1
        else:
            retDict[frozenset(trans)] += 1
    return retDict


# this version does not use recursion
def updateHeader(nodeToTest, targetNode):
    """updateHeader(更新头指针，建立相同元素之间的关系，例如： 左边的r指向右边的r值，就是后出现的相同元素 指向 已经出现的元素)

    从头指针的nodeLink开始，一直沿着nodeLink直到到达链表末尾。这就是链表。
    性能：如果链表很长可能会遇到迭代调用的次数限制。

    Args:
        nodeToTest  满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        targetNode  Tree对象的子节点
    """
    # 建立相同元素之间的关系，例如： 左边的r指向右边的r值
    while (nodeToTest.nodeLink is not None):
        nodeToTest = nodeToTest.nodeLink
    nodeToTest.nodeLink = targetNode


def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
    """updateTree(更新FP-tree，第二次遍历)

    # 针对每一行的数据
    # 最大的key,  添加
    Args:
        items       满足minSup 排序后的元素key的数组（大到小的排序）
        inTree      空的Tree对象
        headerTable 满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        count       原数据集中每一组Kay出现的次数
    """
    # 取出 元素 出现次数最高的
    # 如果该元素在 inTree.children 这个字典中，就进行累加
    # 如果该元素不存在 就 inTree.children 字典中新增key，value为初始化的 treeNode 对象
    if items[0] in inTree.children:
        # 更新 最大元素，对应的 treeNode 对象的count进行叠加
        inTree.children[items[0]].inc(count)
    else:
        # 如果不存在子节点，我们为该inTree添加子节点
        inTree.children[items[0]] = treeNode(items[0], count, inTree)
        # 如果满足minSup的dist字典的value值第二位为null， 我们就设置该元素为 本节点对应的tree节点
        # 如果元素第二位不为null，我们就更新header节点
        if headerTable[items[0]][1] is None:
            # headerTable只记录第一次节点出现的位置
            headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]]
        else:
            # 本质上是修改headerTable的key对应的Tree，的nodeLink值
            updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]])
    if len(items) > 1:
        # 递归的调用，在items[0]的基础上，添加item0[1]做子节点， count只要循环的进行累计加和而已，统计出节点的最后的统计值。
        updateTree(items[1:], inTree.children[items[0]], headerTable, count)


def createTree(dataSet, minSup=1):
    """createTree(生成FP-tree)

    Args:
        dataSet  dist{行：出现次数}的样本数据
        minSup   最小的支持度
    Returns:
        retTree  FP-tree
        headerTable 满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
    """
    # 支持度>=minSup的dist{所有元素：出现的次数}
    headerTable = {}
    # 循环 dist{行：出现次数}的样本数据
    for trans in dataSet:
        # 对所有的行进行循环，得到行里面的所有元素
        # 统计每一行中，每个元素出现的总次数
        for item in trans:
            # 例如： {'ababa': 3}  count(a)=3+3+3=9   count(b)=3+3=6
            headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
    # 删除 headerTable中，元素次数<最小支持度的元素
    for k in list(headerTable.keys()): #python3中.keys()返回的是迭代器不是list,不能在遍历时对其改变。
        if headerTable[k] < minSup:
            del(headerTable[k])

    # 满足minSup: set(各元素集合)
    freqItemSet = set(headerTable.keys())
    # 如果不存在，直接返回None
    if len(freqItemSet) == 0:
        return None, None
    for k in headerTable:
        # 格式化： dist{元素key: [元素次数, None]}
        headerTable[k] = [headerTable[k], None]

    # create tree
    retTree = treeNode('Null Set', 1, None)
    # 循环 dist{行：出现次数}的样本数据
    for tranSet, count in dataSet.items():
        # print('tranSet, count=', tranSet, count)
        # localD = dist{元素key: 元素总出现次数}
        localD = {}
        for item in tranSet:
            # 判断是否在满足minSup的集合中
            if item in freqItemSet:
                # print('headerTable[item][0]=', headerTable[item][0], headerTable[item])
                localD[item] = headerTable[item][0]
        # print('localD=', localD)
        if len(localD) > 0:
            # p=key,value; 所以是通过value值的大小，进行从大到小进行排序
            # orderedItems 表示取出元组的key值，也就是字母本身，但是字母本身是大到小的顺序
            orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            # print 'orderedItems=', orderedItems, 'headerTable', headerTable, '\n\n\n'
            # 填充树，通过有序的orderedItems的第一位，进行顺序填充 第一层的子节点。
            updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)

    return retTree, headerTable


def ascendTree(leafNode, prefixPath):
    """ascendTree(如果存在父节点，就记录当前节点的name值)

    Args:
        leafNode   查询的节点对于的nodeTree
        prefixPath 要查询的节点值
    """
    if leafNode.parent is not None:
        prefixPath.append(leafNode.name)
        ascendTree(leafNode.parent, prefixPath)


def findPrefixPath(basePat, treeNode):
    """findPrefixPath 基础数据集

    Args:
        basePat  要查询的节点值
        treeNode 查询的节点所在的当前nodeTree
    Returns:
        condPats 对非basePat的倒叙值作为key,赋值为count数
    """
    condPats = {}
    # 对 treeNode的link进行循环
    while treeNode is not None:
        prefixPath = []
        # 寻找改节点的父节点，相当于找到了该节点的频繁项集
        ascendTree(treeNode, prefixPath)
        # 避免 单独`Z`一个元素，添加了空节点
        if len(prefixPath) > 1:
            # 对非basePat的倒叙值作为key,赋值为count数
            # prefixPath[1:] 变frozenset后，字母就变无序了
            # condPats[frozenset(prefixPath)] = treeNode.count
            condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
        # 递归，寻找改节点的下一个 相同值的链接节点
        treeNode = treeNode.nodeLink
        # print(treeNode)
    return condPats


def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
    """mineTree(创建条件FP树)

    Args:
        inTree       myFPtree
        headerTable  满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        minSup       最小支持项集
        preFix       preFix为newFreqSet上一次的存储记录，一旦没有myHead，就不会更新
        freqItemList 用来存储频繁子项的列表
    """
    # 通过value进行从小到大的排序， 得到频繁项集的key
    # 最小支持项集的key的list集合
    bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1])]
    print('-----', sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1][0]))
    print('bigL=', bigL)
    # 循环遍历 最频繁项集的key，从小到大的递归寻找对应的频繁项集
    for basePat in bigL:
        # preFix为newFreqSet上一次的存储记录，一旦没有myHead，就不会更新
        newFreqSet = preFix.copy()
        newFreqSet.add(basePat)
        print('newFreqSet=', newFreqSet, preFix)

        freqItemList.append(newFreqSet)
        print('freqItemList=', freqItemList)
        condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
        print('condPattBases=', basePat, condPattBases)

        # 构建FP-tree
        myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
        print('myHead=', myHead)
        # 挖掘条件 FP-tree, 如果myHead不为空，表示满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}
        if myHead is not None:
            myCondTree.disp(1)
            print('\n\n\n')
            # 递归 myHead 找出频繁项集
            mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)
        print('\n\n\n')


# import twitter
# from time import sleep
# import re


# def getLotsOfTweets(searchStr):
#     """
#     获取 100个搜索结果页面
#     """
#     CONSUMER_KEY = ''
#     CONSUMER_SECRET = ''
#     ACCESS_TOKEN_KEY = ''
#     ACCESS_TOKEN_SECRET = ''
#     api = twitter.Api(consumer_key=CONSUMER_KEY, consumer_secret=CONSUMER_SECRET, access_token_key=ACCESS_TOKEN_KEY, access_token_secret=ACCESS_TOKEN_SECRET)

#     # you can get 1500 results 15 pages * 100 per page
#     resultsPages = []
#     for i in range(1, 15):
#         print("fetching page %d" % i)
#         searchResults = api.GetSearch(searchStr, per_page=100, page=i)
#         resultsPages.append(searchResults)
#         sleep(6)
#     return resultsPages


# def textParse(bigString):
#     """
#     解析页面内容
#     """
#     urlsRemoved = re.sub('(http:[/][/]|www.)([a-z]|[A-Z]|[0-9]|[/.]|[~])*', '', bigString)    
#     listOfTokens = re.split(r'\W*', urlsRemoved)
#     return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]


# def mineTweets(tweetArr, minSup=5):
#     """
#     获取频繁项集
#     """
#     parsedList = []
#     for i in range(14):
#         for j in range(100):
#             parsedList.append(textParse(tweetArr[i][j].text))
#     initSet = createInitSet(parsedList)
#     myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, minSup)
#     myFreqList = []
#     mineTree(myFPtree, myHeaderTab, minSup, set([]), myFreqList)
#     return myFreqList


if __name__ == "__main__":
    # rootNode = treeNode('pyramid', 9, None)
    # rootNode.children['eye'] = treeNode('eye', 13, None)
    # rootNode.children['phoenix'] = treeNode('phoenix', 3, None)
    # # 将树以文本形式显示
    # # print(rootNode.disp())

    # load样本数据
    simpDat = loadSimpDat()
    # print(simpDat, '\n')
    # frozen set 格式化 并 重新装载 样本数据，对所有的行进行统计求和，格式: {行：出现次数}
    initSet = createInitSet(simpDat)
    print(initSet)

    # 创建FP树
    # 输入：dist{行：出现次数}的样本数据  和  最小的支持度
    # 输出：最终的PF-tree，通过循环获取第一层的节点，然后每一层的节点进行递归的获取每一行的字节点，也就是分支。然后所谓的指针，就是后来的指向已存在的
    myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 3)
    myFPtree.disp()

    # 抽取条件模式基
    # 查询树节点的，频繁子项
    print('x --->', findPrefixPath('x', myHeaderTab['x'][1]))
    print('z --->', findPrefixPath('z', myHeaderTab['z'][1]))
    print('r --->', findPrefixPath('r', myHeaderTab['r'][1]))

    # 创建条件模式基
    freqItemList = []
    mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 3, set([]), freqItemList)
    print(freqItemList)

    # # 项目实战
    # # 1.twitter项目案例
    # # 无法运行，因为没发链接twitter
    # lotsOtweets = getLotsOfTweets('RIMM')
    # listOfTerms = mineTweets(lotsOtweets, 20)
    # print(len(listOfTerms))
    # for t in listOfTerms:
    #     print(t)

    # # 2.新闻网站点击流中挖掘，例如：文章1阅读过的人，还阅读过什么？
    # parsedDat = [line.split() for line in open('input/12.FPGrowth/kosarak.dat').readlines()]
    # initSet = createInitSet(parsedDat)
    # myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 100000)

    # myFreList = []
    # mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 100000, set([]), myFreList)
    # print myFreList
#!/usr/bin/python # coding:utf8 Created on Jun 14, 2011 Update  on 2017-05-18 FP-Growth FP means frequent pattern the FP-Growth algorithm needs: 1. FP-tree (class treeNode) 2. header table (use dict) This finds frequent itemsets similar to apriori but does not find association rules. @author: Peter/片刻 《机器学习实战》更新地址：https://github.com/apachecn/MachineLearning # needs to be updated inc(对count变量增加给定值) disp(用于将树以文本形式显示) #    ['r', 'x', 'n', 'o', 's'], # this version does not use recursion updateHeader(更新头指针，建立相同元素之间的关系，例如： 左边的r指向右边的r值，就是后出现的相同元素 指向 已经出现的元素)      从头指针的nodeLink开始，一直沿着nodeLink直到到达链表末尾。这就是链表。     性能：如果链表很长可能会遇到迭代调用的次数限制。      Args:         nodeToTest  满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}         targetNode  Tree对象的子节点 # 建立相同元素之间的关系，例如： 左边的r指向右边的r值 updateTree(更新FP-tree，第二次遍历)      # 针对每一行的数据     # 最大的key,  添加     Args:         items       满足minSup 排序后的元素key的数组（大到小的排序）         inTree      空的Tree对象         headerTable 满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}         count       原数据集中每一组Kay出现的次数 # 取出 元素 出现次数最高的 # 如果该元素在 inTree.children 这个字典中，就进行累加 # 如果该元素不存在 就 inTree.children 字典中新增key，value为初始化的 treeNode 对象 # 更新 最大元素，对应的 treeNode 对象的count进行叠加 # 如果不存在子节点，我们为该inTree添加子节点 # 如果满足minSup的dist字典的value值第二位为null， 我们就设置该元素为 本节点对应的tree节点 # 如果元素第二位不为null，我们就更新header节点 # headerTable只记录第一次节点出现的位置 # 本质上是修改headerTable的key对应的Tree，的nodeLink值 # 递归的调用，在items[0]的基础上，添加item0[1]做子节点， count只要循环的进行累计加和而已，统计出节点的最后的统计值。 createTree(生成FP-tree)      Args:         dataSet  dist{行：出现次数}的样本数据         minSup   最小的支持度     Returns:         retTree  FP-tree         headerTable 满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)} # 支持度>=minSup的dist{所有元素：出现的次数} # 循环 dist{行：出现次数}的样本数据 # 对所有的行进行循环，得到行里面的所有元素 # 统计每一行中，每个元素出现的总次数 # 例如： {'ababa': 3}  count(a)=3+3+3=9   count(b)=3+3=6 # 删除 headerTable中，元素次数<最小支持度的元素 #python3中.keys()返回的是迭代器不是list,不能在遍历时对其改变。 # 满足minSup: set(各元素集合) # 如果不存在，直接返回None # 格式化： dist{元素key: [元素次数, None]} # create tree # 循环 dist{行：出现次数}的样本数据 # print('tranSet, count=', tranSet, count) # localD = dist{元素key: 元素总出现次数} # 判断是否在满足minSup的集合中 # print('headerTable[item][0]=', headerTable[item][0], headerTable[item]) # print('localD=', localD) # p=key,value; 所以是通过value值的大小，进行从大到小进行排序 # orderedItems 表示取出元组的key值，也就是字母本身，但是字母本身是大到小的顺序 # print 'orderedItems=', orderedItems, 'headerTable', headerTable, '\n\n\n' # 填充树，通过有序的orderedItems的第一位，进行顺序填充 第一层的子节点。 ascendTree(如果存在父节点，就记录当前节点的name值)      Args:         leafNode   查询的节点对于的nodeTree         prefixPath 要查询的节点值 findPrefixPath 基础数据集      Args:         basePat  要查询的节点值         treeNode 查询的节点所在的当前nodeTree     Returns:         condPats 对非basePat的倒叙值作为key,赋值为count数 # 对 treeNode的link进行循环 # 寻找改节点的父节点，相当于找到了该节点的频繁项集 # 避免 单独`Z`一个元素，添加了空节点 # 对非basePat的倒叙值作为key,赋值为count数 # prefixPath[1:] 变frozenset后，字母就变无序了 # condPats[frozenset(prefixPath)] = treeNode.count # 递归，寻找改节点的下一个 相同值的链接节点 # print(treeNode) mineTree(创建条件FP树)      Args:         inTree       myFPtree         headerTable  满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)}         minSup       最小支持项集         preFix       preFix为newFreqSet上一次的存储记录，一旦没有myHead，就不会更新         freqItemList 用来存储频繁子项的列表 # 通过value进行从小到大的排序， 得到频繁项集的key # 最小支持项集的key的list集合 # 循环遍历 最频繁项集的key，从小到大的递归寻找对应的频繁项集 # preFix为newFreqSet上一次的存储记录，一旦没有myHead，就不会更新 # 构建FP-tree # 挖掘条件 FP-tree, 如果myHead不为空，表示满足minSup {所有的元素+(value, treeNode)} # 递归 myHead 找出频繁项集 # import twitter # from time import sleep # import re # def getLotsOfTweets(searchStr): #     """ #     获取 100个搜索结果页面 #     """ #     CONSUMER_KEY = '' #     CONSUMER_SECRET = '' #     ACCESS_TOKEN_KEY = '' #     ACCESS_TOKEN_SECRET = '' #     api = twitter.Api(consumer_key=CONSUMER_KEY, consumer_secret=CONSUMER_SECRET, access_token_key=ACCESS_TOKEN_KEY, access_token_secret=ACCESS_TOKEN_SECRET) #     # you can get 1500 results 15 pages * 100 per page #     resultsPages = [] #     for i in range(1, 15): #         print("fetching page %d" % i) #         searchResults = api.GetSearch(searchStr, per_page=100, page=i) #         resultsPages.append(searchResults) #         sleep(6) #     return resultsPages # def textParse(bigString): #     """ #     解析页面内容 #     """ #     urlsRemoved = re.sub('(http:[/][/]|www.)([a-z]|[A-Z]|[0-9]|[/.]|[~])*', '', bigString) #     listOfTokens = re.split(r'\W*', urlsRemoved) #     return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] # def mineTweets(tweetArr, minSup=5): #     """ #     获取频繁项集 #     """ #     parsedList = [] #     for i in range(14): #         for j in range(100): #             parsedList.append(textParse(tweetArr[i][j].text)) #     initSet = createInitSet(parsedList) #     myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, minSup) #     myFreqList = [] #     mineTree(myFPtree, myHeaderTab, minSup, set([]), myFreqList) #     return myFreqList # rootNode = treeNode('pyramid', 9, None) # rootNode.children['eye'] = treeNode('eye', 13, None) # rootNode.children['phoenix'] = treeNode('phoenix', 3, None) # # 将树以文本形式显示 # # print(rootNode.disp()) # load样本数据 # print(simpDat, '\n') # frozen set 格式化 并 重新装载 样本数据，对所有的行进行统计求和，格式: {行：出现次数} # 创建FP树 # 输入：dist{行：出现次数}的样本数据  和  最小的支持度 # 输出：最终的PF-tree，通过循环获取第一层的节点，然后每一层的节点进行递归的获取每一行的字节点，也就是分支。然后所谓的指针，就是后来的指向已存在的 # 抽取条件模式基 # 查询树节点的，频繁子项 # 创建条件模式基 # # 项目实战 # # 1.twitter项目案例 # # 无法运行，因为没发链接twitter # lotsOtweets = getLotsOfTweets('RIMM') # listOfTerms = mineTweets(lotsOtweets, 20) # print(len(listOfTerms)) # for t in listOfTerms: #     print(t) # # 2.新闻网站点击流中挖掘，例如：文章1阅读过的人，还阅读过什么？ # parsedDat = [line.split() for line in open('input/12.FPGrowth/kosarak.dat').readlines()] # initSet = createInitSet(parsedDat) # myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 100000) # myFreList = [] # mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 100000, set([]), myFreList) # print myFreList