FP_Growth 算法挺适合做频繁项集挖掘，尤其是在大数据场景下，效率比传统的 Apriori 算法高多了。通过 FP_tree 这棵树，可以压缩数据，减少内存使用，效率也大大提升。你可以从FP-tree 算法的演示文本中了解到如何构建这棵树，理解它的结构后，再看算法源码的部分，深入理解 FP_Growth 的实现。整个过程其实是挺直接的，只是要注意剪枝操作，这样能让挖掘过程更高效。压缩包中的可执行程序的演示可以你直观地看到实际运行效果，像实际数据时，如何通过 FP_tree 来提取频繁项集。如果你自己动手，可编译程序代码也可以帮你编译并运行这个算法，调整代码来适应不同的数据集。，这个资源对搞数据的朋友有，是在海量交易数据时，FP_Growth 的优势可见一斑。

不过，也要记住，FP_Growth 地方在于它避免了多次扫描数据集，通过树形结构减少内存需求，这对大数据来说是个大优势。了解这些后，你就能更好地应用和优化 FP_Growth，提升数据挖掘的效率。