序言
FP-growth(Frequent Pattern Tree, 频繁模式树),是韩家炜老师提出的挖掘频繁项集的方法，是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构之后发现频繁项集或频繁项对，即常在一块出现的元素项的集合FP树。
FP-growth算法比Apriori算法效率更高，在整个算法执行过程中，只需遍历数据集2次，就能够完成频繁模式发现，其发现频繁项集的基本过程如下：
（1）构建FP树
（2）从FP树中挖掘频繁项集
FP-growth的一般流程如下：
1：先扫描一遍数据集，得到频繁项为1的项目集，定义最小支持度（项目出现最少次数），删除那些小于最小支持度的项目，然后将原始数据集中的条目按项目集中降序进行排列。
2：第二次扫描，创建项头表（从上往下降序），以及FP树。
3：对于每个项目（可以按照从下往上的顺序）找到其条件模式基（CPB，conditional patten base）,递归调用树结构，删除小于最小支持度的项。如果最终呈现单一路径的树结构，则直接列举所有组合；非单一路径的则继续调用树结构，直到形成单一路径即可。
内容
构建FP树：