Apriori算法是机器学习的一个基础算法，用于找出频繁项集，也即为购物篮算法。但是Apriori算法要多次遍历全量数据，效率较低，FP-Growth算法是对Apriori算法的改进（见韩家炜《数据挖掘：概念与技术》），而PFP-Growth算法是对FP-Growth进行了Map-Reduce化，使FP-Growth能够处理海量的数据。
PFP-Growth算法论文见http://infolab.stanford.edu/~echang/recsys08-69.pdf，该算法的说明如下图
为验证PFP-Growth算法，使用《数据挖掘：概念与技术》书中例6.1的购物篮数据，进行手工推演，并检验与Apriori算法能否得到同样的结果。
购物篮数据如下，需找出所有的频繁项集（支持度为2）：
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---购物篮- 项目
T100 I1,I2,I5
T200 I2,I4
T300 I2,I3
T400 I1,I2,I4
T500 I1,I3
T600 I2,I3
T700 I1,I3
T800 I1,I2,I3,I5
T900 I1,I2,I3
步骤1：计算所有购物篮中每个项目出现的次数，并删除出现次数小于支持度的项目（本例中支持度为2）
I2:7, I1:6, I3:6, I4:2, I5:2。
步骤2：按照项目出现的总次数对每个购物篮中的项目排序（map）
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---购物篮- 根据项目 生成Key-value对，
出现总次数排序 即每个项目的上级项路径
T100 I2,I1,I5 I5:I2 I1 I1:I2
T200 I2,I4 I2:I4
T300 I2,I3 I2:I3
T400 I2,I1,I4 I4:I2I1 I1:I2
T500 I1,I3 I1:I3
T600 I2,I3 I2:I3
T700 I1,I3 I1:I3
T800 I2,I1,I3,I5 I5:I2I1 I3 I3:I2,I1 I1:I2
T900 I2,I1,I3 I3:I2,I1 I1:I2
步骤3：按项目进行汇总，得到每个项目的所有路径（reduce）
I1 : {I2/I2/I2/I2} ---> {(I2:4)}|I1
I2 : { } ---> { }|I2
I3 : {I2/I1/I2/I2 / I2I1 /I2I1} ---> {( I2:4, I1:4, I2I1:2 )}|I3
I4 : { I2/ I2I1 } ---> {( I2:2 )}|I4
I5 : { I2I1/ I2I1I3 } ---> {( I2:2, I1:2, I2I1:2 )}|I5
步骤4：得到频繁项集
--集合----------支持度计数--
(I2, I1) 4
(I2, I3) 4
(I1, I3) 4
(I2, I1, I3) 2
(I2, I4) 2
(I2, I5) 2
(I1, I5) 2
(I2,I1, I5) 2
结论：Apriori算法与PFP算法的结果一致。