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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

2回答

3549閲覧

FP-Growthにおけるツリー図のグラフ化

lazuline8

総合スコア48

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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1クリップ

投稿2017/04/26 05:10

編集2022/01/12 10:55

FP-Growthというアルゴリズムを利用してアソシエーションルール分析を行い、その途中で生成されるFP-Treeを図示してくれるプログラムを書こうとしています。

FP-Growthのアルゴリズムについては下記の動画が詳しいです。
youtube

上記の動画と同じように
「入力されたリストと途中まで同じ構造の枝がすでにあるかどうかを調べて、有った場合は共通部分のカウントを増やしつつ新規部分を枝分かれさせて追加し、なかった場合はrootである[NULL]から新しく枝を生やす」
という作業を繰り返してグラフ化したいのですが、これを実現する方法がわかりません。

python

1from collections import defaultdict, Iterator 2import graphviz 3dot = graphviz.Digraph() 4X=[["b","c","a"], 5 ["b","a","d"], 6 ["c"]] 7 8#全く同じ組み合わせのトランザクションを数え、[count,transaction]の二項をもつdbを作る(countで降順ソート) 9 db = ((X.count(transaction), transaction) for transaction in X) 10 11#トランザクション内の要素ごとに出現数を数え、[item:count]の辞書を作る 12 item_support = defaultdict(int) 13 node_support = defaultdict(int) 14 for count, transaction in db: 15 for item in transaction: 16 item_support[item] += count 17 node_support[item] += 1 18 19#辞書から出現数がしきい値以下の要素を切り捨てる 20 frequent_items = {item 21 for item, support in item_support.items() 22 if support >= min_support} 23 24#要素数でtransactionを降順ソートするため、辞書型の(sort_index)を作る 25 sort_index = {item: i 26 for i, item in 27 enumerate(sorted(frequent_items, 28 key=item_support.__getitem__, 29 reverse=True))}.__getitem__ 30#dbのtransaction内部をsort_indexでソートする 31db = [(count, sorted(frequent_items.intersection(transaction), 32 key=sort_index)) for count, transaction in db]

上記のようにグラフ描画用のdbを前処理で作るところまではできたのですが、この後でツリーを走査して枝を分岐させるか新しく生やすかを判断してグラフ描画関数に渡す部分で行き詰っています。
この時点でfrequent_itemsには

itemsupport
a2
b2
c2
d1

dbには

counttransaction
1["a","b","c"]
1["a","b","d"]
1["c"]

という内容が入っている想定です。
図の出力にはGraphvizを使おうと思っており、graphvizでは
ノードの追加

python

1dot.node("<ノード名>")

ノードの親子関係設定

python

1dot.edge("<親ノード名>","<子ノード名>")

という操作ができるため、これを利用しようと思っています。
期待する出力は下記の通りです。
出力例
解決法をご存知でしたらご教示ください。

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can110

2017/04/26 06:57

結果(計算過程で構築したツリーの)データ例と、その結果グラフ(絵)を示すと回答得られやすいかと思います。
guest

回答2

0

Graphviz は、 すでにあるグラフ構造のデータを描画するための API であって、任意のグラフ構造のデータを構築するための API ではないと思います。それを、きちんと FP-Tree のデータを構築することなく直接使おうとしているために混乱なさっているのではないでしょうか。

まずは、単純なネストした dict 等のデータ構造で FP-Tree を構築し、そのあとに構築した FP-Tree を Graphviz で描く…というような手順で実装してみては如何でしょう。

投稿2017/05/05 02:18

argparse

総合スコア1017

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0

FP-Treeの構築は、以下に紹介されているコードをほぼそのまま利用することでできると思います。
Coding FP-growth algorithm in Python 3
描画についても、構築されたFP-Treeのルートから深さ優先で再帰走査しノード、エッジをdotに追加することでできると思います。

投稿2017/05/05 03:32

can110

総合スコア38233

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