前言：
关于关联分析和FP_Growth的介绍请见：什么是关联分析、FP-Growth算法的介绍。
本文主要介绍用 python 语言实现 FP_Growth 算法的代码。
正文：
FP_Growth项目目录有四个文件：
>FP_Growth __init__.py tree_builder.py tree_building.py tree_miner.py
其中，，tree_builder.py 和 tree_building.py 文件主要负责FP-tree的构造，而 tree_miner.py 则是用来从构造好的FP-tree上提取频繁项集。
主程序所在的文件“__init__.py”代码如下：
#coding=utf-8import tree_builderimport tree_minerroutines = [[‘Cola’,’Egg’,’Ham’],[‘Cola’,’Diaper’,’Beer’],[‘Cola’,’Beer’,’Diaper’,’Ham’],[‘Diaper’,’Beer’]]#事务数据集min_sup = 2#最小支持度计数headerTable = {}#头结点表，用来存放各个项的索引treeBuilder = tree_builder.Tree_builder(routines=routines, min_sup=min_sup, headerTable=headerTable) #建造FP_Treetree_miner.Tree_miner(Tree=treeBuilder.tree, min_sup=min_sup, headerTable=headerTable)#对FP_Tree进行频繁项集的挖掘
__init__.py 主要实现下面三个动作：
FP-Growth算法python实现（完整代码）。 备注：该代码是在 Python2.7+eclipse 环境下编写的。可在eclipse中导入项目，也可在命令行窗口用python命令执行“__init__.py”文件。
谁说的，人非要快乐不可，好像快乐由得人选择。
