fpgrowth参数
    FP-growth算法是一种用于频繁模式挖掘的机器学习算法，通常用于关联规则挖掘。参数是指在使用FP-growth算法时可以设置的一些选项或配置项，以便对算法的行为进行调整和优化。
    在FP-growth算法中，一些常见的参数包括：
    1. 最小支持度（min_support），指定频繁模式挖掘中的最小支持度阈值。支持度是指包含某个项集的事务数与总事务数的比例。通过设置最小支持度参数，可以过滤掉支持度低于该阈值的频繁模式，从而减少挖掘出的频繁模式数量。
    2. 最大项集大小（max_len），指定挖掘的频繁模式的最大项集大小。通过限制最大项集大小，可以避免挖掘出过大的频繁模式，从而减少内存消耗和提高算法效率。
并行计算框架
    3. 数据格式参数（data_format），指定输入数据的格式，例如是否是稀疏数据、是否是二进制数据等。根据输入数据的格式，可以选择合适的数据处理方式，提高算法的适用性和效率。
    4. 输出参数（output_result），指定算法的输出结果格式，例如是否输出频繁模式、关联规则等。通过设置输出参数，可以控制算法的输出内容，满足不同的应用需求。
    5. 并行计算参数（num_partitions），指定并行计算的分区数。通过设置并行计算参数，可以利用多核处理器或分布式计算框架进行并行计算，加速算法的执行速度。
    这些参数可以根据具体的应用场景和数据特点进行调整，以获得更好的挖掘效果和算法性能。在使用FP-growth算法时，合理设置参数是非常重要的，可以显著影响算法的挖掘结果和执行效率。

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