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Spark.mllib 提供并行FP-growth算法，这个算法属于关联规则算法【关联规则：两不相交的非空集合A、B，如果A=>B，就说A=>B是一条关联规则，常提及的{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则】，经常用于挖掘频度物品集。关于算法的介绍网上很多，这里不再赘述。主要搞清楚几个概念： 1)支持度support(A => B) = P(AnB) = |A n B| / |N|，表示数据集D中，事件A和事件B共同出现的概率； 2)置信度confidence(A => B) = P(B|A) = |A n B| / |A|，表示数据集D中，出现事件A的事件中出现事件B的概率； 3）提升度lift(A => B) = P(B|A):P(B) = |A n B| / |A| : |B| / |N|，表示数据集D中，出现A的条件下出现事件B的概率和没有条件A出现B的概率； 由上可以看出，支持度表示这条规则的可能性大小，而置信度表示由事件A得到事件B的可信性大小。 举个列子：10000个消费者购买了商品，尿布1000个，啤酒2000个，同时购买了尿布和啤酒800个。  1)

说明：  Spark 机器学习代码，有大量机器学习算法实例。(Spark machine learning code, there are a large number of machine learning algorithm examples.)