数据挖掘Apriori算法报告 周一
Apriori算法总结
Apriori ['eɪprɪ'ɔ:rɪ]Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。
而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。
通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。
百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。
Apriori算法应用于网络安全领域，比如网络入侵检测技术中。
早期中大型的电脑系统中都收集审计信息来建立跟踪档，这些审计跟踪的目的多是为了性能测试或计费，因此对攻击检测提供的有用信息比较少。
它通过模式的学习和训练可以发现网络用户的异常行为模式。
采用作用度的Apriori算法削弱了Apriori算法的挖掘结果规则，是网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，能够快速的锁定攻击者，提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性。
Apriori算法应用于高校管理中。
随着高校贫困生人数的不断增加，学校管理部门资助工作难度也越加增大。
针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法的解决方法。
将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵，用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求"与"运算，寻找频繁项集。
利用Python实现数据挖掘中的Apriori算法
利用Python实现数据挖掘中的Apriori算法随着互联网发展的日益成熟以及大数据时代的到来，数据挖掘受到了越来越多的关注。
在数据挖掘的过程中，Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它可以用来挖掘数据集中的频繁项集，同时发现不同项之间的关联规则，为企业和研究机构提供了有价值的信息。
本文将会介绍如何利用Python实现Apriori算法以及如何在实际应用中运用该算法。
一、Apriori算法的原理Apriori算法是由R. Agrawal和R. Srikant在1994年提出的一种关联规则挖掘算法，它是一种典型的候选项生成和频繁项集累加的算法。
在Apriori算法中，频繁项集是指在数据集中出现频率高于给定最小支持度阈值的项集。
在求解频繁项集的过程中，Apriori算法采用了自底向上的逐层搜索策略，每一层搜索都会基于上一层搜索的结果，同时去除不可能成为频繁项集的项，以减少搜索的时间开销。
其基本原理如下：1. 候选项集生成：首先从数据集中挖掘出单个项，然后通过组合单个项而生成包含多个项的候选项集，直到不能再产生新的候选项集为止；2. 定义阈值：在第一次扫描事务集时，需要给出一条最小支持度(min_sup)的阈值，跟踪每个候选项集在事务集中出现的次数，并只对出现次数高于阈值的候选项集保留，将它们存储起来作为频繁项集；3. 频繁项集生成：基于频繁(k-1)-项集，依据连接和剪枝操作生成频繁k项集，直到不能再产生新的频繁项集为止。
二、Python实现Apriori算法在Python中，我们可以借助第三方库来实现Apriori算法。
其中，经典的有`mlxtend`和`apyori`两个库。
下面，我们将介绍如何使用这两个库来实现Apriori算法。
1. 使用`mlxtend`库`mlxtend`库是一个Python的机器学习扩展库，提供了许多常用的机器学习算法实现。
其中就包括关联规则挖掘的Apriori算法。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告数据挖掘是一门涉及发现、提取和分析大量数据的技术和过程，它可以揭示出隐藏在数据背后的模式、关系和趋势，对决策和预测具有重要的价值。
本文将介绍我在数据挖掘实验中的一些主要收获和心得体会。
实验一：数据预处理在数据挖掘的整个过程中，最重要的一环就是数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是为了提高数据的质量和可用性。
首先，我对所使用的数据集进行了初步的观察和探索。
发现数据集中存在着一些缺失值和异常值。
为此，我使用了一些常见的缺失值处理方法，如均值替代、中值替代和删除等。
对于异常值，我采用了离群值检测和修正等方法，使得数据在后续的分析过程中更加真实可信。
其次，我进行了数据集成的工作。
数据集合并是为了整合多个来源的数据，从而得到更全面和综合的信息。
在这个过程中，我需要考虑数据的一致性和冗余情况。
通过采用数据压缩和去重等技术，我成功地完成了数据集成的工作。
接着，我进行了数据转换的处理。
数据转换是为了将原始的数据转换成适合数据挖掘算法处理的形式。
在这个实验中，我采用了数据标准化和归一化等方法，使得不同属性之间具备了可比性和可计算性，从而便于后续的分析过程。
最后，我进行了数据规约的操作。
数据规约的目的在于减少数据的维数和复杂度，以提高数据挖掘的效果。
在这个阶段，我采用了主成分分析和属性筛选等方法，通过压缩数据集的维度和减少冗余属性，成功地简化了数据结构，提高了挖掘效率。
实验二：关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它用于发现数据集中项集之间的关联关系。
在这个实验中，我使用了Apriori算法来进行关联规则的挖掘。
首先，我对数据进行了预处理，包括数据清洗和转换。
然后，我选择了适当的最小支持度和最小置信度阈值，通过对数据集的扫描和频繁项集生成，找出了数据集中的频繁项集。
接着，我使用了关联规则挖掘算法，从频繁项集中挖掘出了具有一定置信度的关联规则。
在实验过程中，我发现挖掘出的关联规则具有一定的实用性和可行性。
weka的apriori算法的实验总结及体会
一、前言Weka是一款流行的数据挖掘工具，其内置了多种经典的数据挖掘算法。
其中，Apriori算法是一种用于发现数据集中频繁项集的经典算法。
在本次实验中，我们将对Weka中的Apriori算法进行实验，并总结经验体会。
二、实验准备1. 数据集准备：选择一个符合Apriori算法输入要求的数据集，本次实验选取了一个包含购物篮信息的数据集，用于分析不同商品之间的关联规则。
2. Weka环境准备：确保Weka软件已经安装并能够正常运行。
三、实验步骤1. 数据集加载：我们将选取的数据集导入Weka软件中，确保数据集能够正确显示。
2. 参数设置：在Weka中，Apriori算法有一些参数需要设置，如最小支持度、最小置信度等。
根据实际需求，设置适当的参数。
3. 算法执行：执行Apriori算法，观察结果。
可以得到频繁项集、关联规则等信息。
4. 结果分析：根据算法输出的结果，分析不同项集之间的关联规则，并进行对比和总结。
四、实验结果1. 频繁项集分析：通过Apriori算法的执行，得到了数据集中的频繁项集信息。
可以发现一些商品之间的频繁组合，为进一步的关联规则分析提供了基础。
2. 关联规则分析：根据频繁项集，进一步推导出了一些关联规则。
如果购买了商品A，那么购买商品B的概率较大。
这对于商家进行商品搭配和促销活动有一定的指导作用。
3. 算法性能评估：除了得到具体的关联规则外，还可以对算法的性能进行评估。
包括算法执行时间、内存占用、参数敏感性等方面的评估。
五、实验体会1. 算法优缺点：经过实验，我们发现Apriori算法在处理大规模数据集时存在一定的计算复杂度，需要进行优化才能适应大规模数据挖掘的需求。
但在小规模数据集上，其表现仍然较为理想。
2. 参数选择经验：在实验中，我们也总结出了一些参数选择的经验，如支持度和置信度的合理选择范围，以及对于不同数据集的适应性。
3. 应用前景展望：关联规则挖掘在电商、市场营销等领域有着广泛的应用前景，我们相信在未来的实际工作中，能够将所学到的知识应用到真实的业务场景中。
关联规则挖掘实验报告
关联规则挖掘实验报告一、实验介绍关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
本次实验旨在通过使用Apriori算法和FP-Growth算法来挖掘一个超市销售数据集中的频繁项集和关联规则。
二、实验步骤1. 数据准备本次实验使用的数据集为一个超市销售数据，包括了超市中各个商品的销售记录。
首先需要将数据导入到Python环境中，并进行预处理，例如去除重复项、缺失值等。
2. Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是利用先验知识来减少搜索空间。
我们可以通过设置最小支持度和最小置信度来筛选出频繁项集和关联规则。
在本次实验中，我们首先使用Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度；（2）利用Apriori算法生成候选项集；（3）根据候选项集计算支持度，并筛选出满足最小支持度的频繁项集；（4）根据频繁项集生成候选规则；（5）根据候选规则计算置信度，并筛选出满足最小置信度的关联规则。
3. FP-Growth算法挖掘频繁项集和关联规则FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法，相比于Apriori算法具有更高的效率。
在本次实验中，我们也使用FP-Growth算法来挖掘频繁项集和关联规则。
具体步骤如下：（1）设置最小支持度和最小置信度；（2）利用FP-Growth算法生成频繁模式树；（3）从频繁模式树中提取满足最小支持度的频繁项集；（4）根据频繁项集生成候选规则；（5）根据候选规则计算置信度，并筛选出满足最小置信度的关联规则。
三、实验结果分析1. Apriori算法结果分析在本次实验中，我们设置了最小支持度为0.05，最小置信度为0.5。
通过使用Apriori算法，我们得到了如下结果：（1）频繁项集：共有22个频繁项集，其中最大的频繁项集包含了5个商品。
（2）关联规则：共有87条关联规则，其中置信度最高的规则为{薯片} -> {可乐}，置信度为0.8。
Apriori算法
解决思路
减少对数据的扫描次数 缩小产生的候选项集 改进对候选项集的支持度计算方法
三、提高Apriori算法的有效性
方法1：基于hash表的项集计数
将每个项集通过相应的hash函数映射到hash表中的不同的桶中，这样可以通过将桶中的项 集计数跟最小支持计数相比较先淘汰一部分项集
3
{C}
3
{D}
1
{E}
3
Itemset
sup
{A, B}
1
{A, C}
2
{A, E}
1
{B, C}
2
{B, E}
3
{C, E}
2
Itemset
sup
L1
{A}
2
{B}
3
{C}
3
{E}
3
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E}
C3 Itemset
Tid
Items
10
A, C, D
20
B, C, E
30
A, B, C, E
40
B, E
Itemset
sup
{B, C, E}
2
分别计算置信度，将满足最小置信度的关联规则保留下来 例：对于 confidence(B C,E)=2/3=0.67
三、提高Apriori算法的有效性
Apriori算法主要的挑战
Apriori算法——示例
最小支持计数：2
Database TDB
Tid
Items
10
A, C, D
apriori算法原理及过程
apriori算法原理及过程一、前言Apriori算法是数据挖掘中常用的频繁项集挖掘算法之一。
它可以发现数据集中的频繁项集，即经常出现在一起的物品或事件。
本文将详细介绍Apriori算法的原理及过程。
二、Apriori算法原理1.支持度和置信度在介绍Apriori算法之前，先了解两个概念：支持度和置信度。
支持度指的是某个项集在所有事务中出现的概率，即该项集的出现次数与总事务数之比。
置信度指的是如果一个事务包含某个项集A，那么它也包含另一个项集B的概率，即包含A和B的事务数与包含A的事务数之比。
2.频繁项集频繁项集指出现次数大于等于最小支持度阈值（min_support）的项集。
例如，如果min_support=0.5，则出现次数占总事务数50%以上的项集为频繁项集。
3.Apriori原理Apriori原理指：如果一个项集是频繁项集，则它的所有子集也一定是频繁项集。
例如，{A,B,C}是频繁项集，则{A,B}、{A,C}、{B,C}都是频繁项集。
基于Apriori原理，可以通过逐层扫描数据集，从而发现所有的频繁项集。
具体过程如下。
三、Apriori算法过程1.生成候选1项集首先扫描数据集，统计每个物品出现的次数，并根据最小支持度阈值生成所有的候选1项集。
2.生成候选k项集根据上一步得到的频繁1项集，构建候选2项集。
具体方法是将两个不同的频繁1项集合并成一个新的2项集。
然后扫描数据集，统计每个2项集出现的次数，并根据最小支持度阈值筛选出频繁2项集。
接着，利用频繁2项集生成候选3项集。
方法与上述类似：将两个不同的频繁2项集合并成一个新的3项集，并根据最小支持度阈值筛选出频繁3项集。
依此类推，直到无法继续生成新的k+1项候选组合为止。
3.剪枝在每一轮生成候选k+1组合之后，需要进行剪枝操作。
即对于每个k+1组合，判断它是否存在非频繁子组合。
如果存在，则该k+1组合也一定不是频繁项集，需要将其删除。
4.重复步骤2和3，直到无法生成新的候选项集重复执行步骤2和3，直到无法继续生成新的k+1项候选组合为止。
apriori 时序关联规则数据挖掘算法
apriori 时序关联规则数据挖掘算法摘要：1.引言2.apriori 算法概述3.时序关联规则数据挖掘4.apriori 在时序关联规则数据挖掘中的应用5.结论正文：【引言】在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的数据分析方法，它能够发现数据集中各项之间的关联关系。
在关联规则挖掘中，apriori 算法是一种经典的算法，被广泛应用于各种数据分析场景。
同时，时序关联规则数据挖掘作为一种特殊的关联规则挖掘，其在实际应用中也具有重要价值。
本文将探讨apriori 算法在时序关联规则数据挖掘中的应用。
【apriori 算法概述】apriori 算法是一种基于支持度计算的关联规则挖掘算法。
它的基本思想是：首先生成所有可能的项集，然后根据支持度（即项集在数据集中出现的频率）对项集进行排序，最后找出支持度大于设定阈值的频繁项集。
apriori 算法的主要优点是能够发现数据集中的频繁项集，从而为关联规则挖掘提供有效依据。
【时序关联规则数据挖掘】时序关联规则数据挖掘是一种特殊的关联规则挖掘，它关注的是数据集中各项之间的时序关系。
时序关联规则数据挖掘的主要任务是发现具有时序关联关系的项集，从而为数据分析和预测提供依据。
相较于传统的关联规则挖掘，时序关联规则数据挖掘更具有挑战性，因为它需要考虑数据中的时间顺序。
【apriori 在时序关联规则数据挖掘中的应用】虽然apriori 算法最初是为静态数据集设计的，但在时序关联规则数据挖掘中，它仍然具有很大的应用价值。
在时序关联规则数据挖掘中，apriori 算法可以应用于以下几个方面：1.发现时序关联规则：通过应用apriori 算法，可以发现具有时序关联关系的频繁项集，从而为时序数据分析提供依据。
2.构建时序知识库：利用apriori 算法挖掘出的频繁项集，可以构建时序知识库，为后续的数据分析和预测提供支持。
3.评估时序数据质量：通过分析apriori 算法挖掘出的频繁项集，可以评估时序数据的质量，从而为数据预处理提供参考。
Apriori算法
数据挖掘实验报告——Apriori算法实现指导老师：杨颖学院：计算机与电子信息学院班级：信息安全2008级（1）班学号：0807100444姓名：朱志廷数据挖掘实验报告——Apriori算法实现一、实验目的1.加强对Apriori算法的理解；2.锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力；二、实验内容编程实现Apriori算法；三、实验原理关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。
研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。
到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境下的关联规则挖掘算法；多值属性关联规则挖掘；关联规则更新算法；基于约束条件的关联规则挖掘；关联规则并行及分布挖掘算法等。
Apriori算法是一种找频繁项目集的基本算法。
其基本原理是逐层搜索的迭代：频繁K项L k集用于搜索频繁(K+1)项集L k+1，如此下去，直到不能找到维度更高的频繁项集为止。
这种方法依赖连接和剪枝这两步来实现。
算法的第一次遍历仅仅计算每个项目的具体值的数量，以确定大型l项集。
随后的遍历，第k次遍历，包括两个阶段。
首先，使用在第(k-1)次遍历中找到的大项集L k-1和用Aprioir-gen函数产生候选项集C k。
接着扫描数据库，计算C k中候选的支持度。
用Hash树可以有效地确定C k中包含在一个给定的事务t中的候选。
算法如下：(1) L1 = {大项目集1项目集};(2) for (k = 2; L k-1 != 空; k++) do begin(3) C k = apriori-gen(L k-1); //新的候选集(4) for 所有事务t ∈D do begin(5) C t = subset ( C k，t); //t中所包含的候选(6) for 所有候选 c ∈C t do(7) c.c ount++;(8) end(9) L k = {c ∈C k| c.c ount ≥ minsupp}(10) end(11) key = ∪L k；Apriori-ge n函数：Apriori候选产生函数Apriori-gen的参数L k-1，即所有大型(k-1)项目集的集合。
【数据挖掘技术】关联规则（Apriori算法）
【数据挖掘技术】关联规则（Apriori算法）⼀、关联规则中的频繁模式关联规则（Association Rule）是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被⼴泛研究的⼀种重要模型，关联规则数据挖掘的主要⽬的是找出：【频繁模式】：Frequent Pattern，即多次重复出现的模式和并发关系（Cooccurrence Relationships），即同时出现的关系，频繁和并发关系也称为关联（Association）.⼆、应⽤关联规则的经典案例：沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的经典营销案例购物篮分析（Basket Analysis）:通过分析顾客购物篮中商品之间的关联，可以挖掘顾客的购物习惯，从⽽帮助零售商可以更好地制定有针对性的营销策略。
以下列举⼀个最简单也最经典的关联规则的例⼦：婴⼉尿不湿—>啤酒[⽀持度=10%,置信度=70%]这个规则表明，在所有顾客中，有10%的顾客同时购买了婴⼉尿不湿和啤酒，⽽在所有购买了婴⼉尿不湿的顾客中，占70%的⼈同时还购买了啤酒。
发现这个关联规则后，超市零售商决定把婴⼉尿不湿和啤酒摆在⼀起进⾏销售，结果明显提⾼了销售额，这就是发⽣在沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的经典营销案例。
三、⽀持度（Support）和置信度（Confidence）事实上，⽀持度和置信度是衡量关联规则强度的两个重要指标，他们分别反映着所发现规则有⽤性和确定性。
【⽀持度】规则X->Y的⽀持度：事物全集中包含X U Y的事物百分⽐。
Support（A B）= P（A B）⽀持度主要衡量规则的有⽤性，如果⽀持度太⼩，则说明相应规则只是偶发事件，在商业实践中，偶发事件很可能没有商业价值。
【置信度】规则X->Y的置信度：既包括X⼜包括Y的事物占所有包含了X的事物数量的百分⽐。
Confidence（A B）= P（B|A）置信度主要衡量规则的确定性（可预测性），如果置信度太低，那么从X就很难可靠的推断出Y来，置信度太低的规则在实践应⽤中也没有太⼤⽤途。
Apriori算法实验报告
A p r i o r i算法实验报告-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN河北大学数学与计算机学院实验报告课程名称数据挖掘实验项目编程实现Apriori算法实验仪器VC++专业____计算机软件与理论__学号学生姓名乔红光实验日期 2011年4月9日实验地点实验室成绩指导教师袁方if(double(nCountCand[jj2])/double(nDbItemCount)>=dItemSupp){LargeItem[k][nLargeItemCount++]=CandLargeItem[k][jj2];nLargeCount++;strjj3[1]=strIntToString;strjj3[0]=CandLargeItem[k][jj2];strIntToString="";("%s%d",strIntToString,nCountCand[jj2]);strjj3[1]=strIntToString;(nLargeCount,strValue);(nLargeCount,0,LargeItem[k][nLargeItemCount-1]);(nLargeCount,1,strIntToString);UpdateWindow();}//复制频繁项目个数LargeItemCount[k]=nLargeItemCount;}运行结果图如下：六、实验总结：通过本次实验，加深对Apriori算法的理解，并提高了自己的动手实践能力。
说明：1.实验名称、实验目的、实验内容、实验要求由教师确定，实验前由教师事先填好，然后作为实验报告模版供学生使用；2.实验准备由学生在实验或上机之前填写，教师应该在实验前检查；3.实验过程由学生记录实验的过程，包括操作过程、遇到哪些问题以及如何解决等；4.实验总结由学生在实验后填写，总结本次实验的收获、未解决的问题以及体会和建议等；5.源程序、代码、具体语句等，若表格空间不足时可作为附录另外附页。
apriori算法实验总结
Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant在1994年提出。
关联规则的目的在于在一个数据集中找出项与项之间的关系。
Apriori算法广泛应用于商业、网络安全等领域。
实验总结：1. 实验目的：通过使用Apriori算法对交易数据集进行关联规则挖掘，以发现频繁项集和关联规则。
2. 实验步骤：2.1 数据准备：首先，需要准备一个交易数据集，包含交易记录。
每条记录表示一次交易，包含多个项目（商品）。
2.2 数据预处理：将交易数据集转换为适合Apriori算法处理的形式。
例如，将交易记录存储为事务列表，每个事务由一组项目组成。
2.3 设定参数：根据实验需求设定最小支持度（minSup）和最小置信度（minConf），用于控制挖掘出的频繁项集和关联规则的阈值。
2.4 生成候选项集：使用Apriori算法生成频繁项集的候选项集，包括频繁1-项集、频繁2-项集等。
2.5 计算支持度：对每个候选项集计算其在交易数据集中的支持度，筛选出满足最小支持度的频繁项集。
2.6 生成关联规则：根据频繁项集生成关联规则，并计算其置信度。
若关联规则的置信度满足最小置信度，则保留该规则。
2.7 结果输出：将挖掘出的频繁项集和关联规则进行输出，以便进一步分析。
3. 实验结果：通过实验可以发现，Apriori算法能够有效地挖掘出交易数据集中的频繁项集和关联规则。
实验结果可以为商业决策提供有价值的参考信息，如商品之间的价格关系、促销策略等。
4. 实验总结：Apriori算法在关联规则挖掘中具有较强的实用价值，能够快速、准确地发现数据集中的频繁项集和关联规则。
在实际应用中，根据具体需求设定合适的参数，可挖掘出有意义的关联信息，为决策制定提供支持。
同时，实验过程中需要注意数据预处理、参数设定等环节，以提高实验结果的准确性和实用性。
apriori 时序关联规则数据挖掘算法
apriori 时序关联规则数据挖掘算法摘要：1.简介2.apriori算法原理3.apriori算法应用4.apriori算法的优缺点5.总结正文：1.简介apriori算法是一种时序关联规则数据挖掘算法，主要用于挖掘时序数据中的频繁项集和关联规则。
该算法广泛应用于商业智能、网络安全、金融等领域，帮助用户发现数据中的潜在规律和关联信息。
2.apriori算法原理apriori算法基于Aho-Corasick算法，利用FP-growth算法进行剪枝。
首先，根据用户设定的最小支持度，扫描数据集，计算每个项的出现次数。
然后，利用Apriori算法生成候选频繁项集，再通过FP-growth算法进行剪枝，得到最终的频繁项集。
最后，根据频繁项集生成关联规则。
3.apriori算法应用apriori算法在商业智能领域有广泛的应用。
例如，在零售业中，可以通过该算法分析销售数据，发现顾客经常一起购买的商品，从而进行商品推荐和促销策略制定。
在网络安全领域，apriori算法可以用于检测网络入侵和攻击，通过分析网络流量数据，发现异常行为和潜在威胁。
在金融领域，apriori算法可以用于分析股票价格数据，发现潜在的交易策略和投资机会。
4.apriori算法的优缺点优点：- 能够挖掘时序数据中的频繁项集和关联规则，适用于多种场景。
- 基于Aho-Corasick算法和FP-growth算法，具有较高的效率。
- 可以应用于商业智能、网络安全、金融等领域，具有较强的实用性。
缺点：- 对于大规模数据集，计算量较大，可能会影响性能。
- 对于稀疏数据集，可能无法有效地发现关联规则。
- 需要设定最小支持度，可能会导致某些潜在的关联规则被忽略。
5.总结apriori算法是一种实用的时序关联规则数据挖掘算法，能够挖掘时序数据中的频繁项集和关联规则，适用于多种场景。
数据挖掘Apriori算法的实现实验报告
实验报告学院：大数据与信息工程学院专业：通信工程班级：据最小支持度从C1中删除不满足的项，从而获得频繁1项集L1。
2.对L1的自身连接生成的集合执行剪枝策略产生候选2项集的集合C2，然后，扫描所有事务，对C2中每个项进行计数。
同样的，根据最小支持度从C2中删除不满足的项，从而获得频繁2项集L2。
3.对L2的自身连接生成的集合执行剪枝策略产生候选3项集的集合C3，然后，扫描所有事务，对C3每个项进行计数。
同样的，根据最小支持度从C3中删除不满足的项，从而获得频繁3项集L3。
4.以此类推，对Lk-1的自身连接生成的集合执行剪枝策略产生候选k项集Ck，然后，扫描所有事务，对Ck中的每个项进行计数。
然后根据最小支持度从Ck中删除不满足的项，从而获得频繁k项集。
实验数据1.由Visual Studio运行得，代码见表格后附件2.由Python运行同上，代码见A3.py实验总结Aprori算法利可以很好的找出关联关系，但是每一次求候选集都需要扫描一次所有数据记录，那么在面临千万级别的数据记录时效率会降低。
在Python运行时解决了会出现numpy包安装等问题。
多次阅读课本，进一步理解了连接步和剪枝步。
指导教师意见签名：年月日附：vc代码：#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#define D 5 /*D数事务的个数*/#define MinSupCount 3 /*最小事务支持度数*/void main(){char a[5][6] = {{ 'M','O','N','K','E','Y' },{ 'D','O','N','K','E','Y' },{ 'M','A','K','E' },{ 'M','U','C','K','Y'},{ 'C','O','O','K','I','E' }};char b[20], d[100], t, b2[100][10], b21[100][10];//b用来保存数据库中的元素int i, j, k, x = 0, flag = 1, c[20] = { 0 }, x1 = 0, i1 = 0, j1, counter = 0, c1[100] = { 0 }, flag1 = 1, j2, u = 0, c2[100] = { 0 }, n[20], v = 1;int count[100], temp;for (i = 0; i<D; i++){for (j = 0; a[i][j] != '\0'; j++){/*这个循环是用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样，不一样就保存，一样就不保存*/for (k = 0; k<x; k++){if (b[k] != a[i][j]);//b[k]是已存储的项，已存储的项不等于现在存储的，意味着有新元素。
数据挖掘实验三应用 Apriori 算法挖掘频繁项集
实验三、应用 Apriori 算法挖掘频繁项集学院计算机科学与软件学院•实验目的：（1）熟悉 VC++编程工具和 Apriori 频繁项集挖掘算法。
（2）根据管理层的需求，确定数据挖掘的任务，明确数据挖掘的功能，也就是明确要挖掘什么。
（3）由确定的数据挖掘任务，从实验一处理后的结果中，采用切块或切片等联机分析处理技术，选择出挖掘任务相关数据。
（4）用 VC++编程工具编写 Apriori 算法的程序，对任务相关数据运行 Apriori算法，挖掘出所有的频繁项集。
1.写出实验报告。
•实验原理：1 、Apriori 算法Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k 项集用于探索（k+1）项集。
首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁 1 项集的集合。
该集合记作 L 1 。
然后，L 1 用于找频繁 2 项集的集合L 2 ，L 2 用于找 L 3 ，如此下去，直到不能再找到频繁 k 项集。
找每个 L k 需要一次数据库全扫描。
2、提高频繁项集逐层产生的效率Apriori 性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
三、实验内容：1、实验内容在给定的数据中提取统一购物篮购买的商品信息，由这些数据构成事务数据库 D，挖掘其中的频繁项集 L。
挖掘频繁项集的算法描述如下：Apriori 算法：使用逐层迭代找出频繁项集输入：事务数据库 D；最小支持度阈值。
输出：D 中的频繁项集 L。
（1） L 1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁 1-项集，比较容易（2） for (k=2;L k-1 ≠Φ ;k++) {（3） C k = apriori_gen(L k-1 ,min_sup); // 调用 apriori_gen 方法生成候选频繁k-项集分为两步：合并、减枝（4） for each transaction t ∈ D { // 扫描事务数据库 D（5） Ct = subset(C k ,t);（6） for each candidate c ∈ Ct（7） c.count++; // 统计候选频繁 k-项集的计数（8） }（9） L k ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的 k-项集即为频繁 k-项集（10） }（11） return L= ∪ k L k ; // 合并频繁 k-项集（k>0）算法在根据频繁 k-1 项集生成频繁 K 项集过程中要计算频繁 K 项集中每个元素的支持度，并计算 K 项集中每个 k-1 项子集是否在 F k-1 中，上述两条任何一条不满足，则删去这个 K 项集中的元素。
apriori算法步骤
apriori算法步骤一、什么是Apriori算法？Apriori算法是一种用于发现频繁项集（frequent itemset）的经典算法，它是基于频繁项集的性质，通过构建候选项集（candidate itemset）和剪枝（pruning）来减少搜索空间，从而提高算法的效率。
Apriori算法是数据挖掘中最常用的关联规则挖掘算法之一。
在实际应用中，Apriori算法被广泛应用于超市购物篮分析、网络推荐、医疗诊断等领域。
二、Apriori算法的原理Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质，通过多次迭代扩展频繁项集，从而挖掘出所有频繁项集。
其步骤如下：1.扫描数据集，统计每个项的支持度（support），即出现的频率。
根据设定的最小支持度阈值，筛选出所有支持度不低于该阈值的项，形成1-项集（1-itemset）。
2.根据1-项集，构建2-项集（2-itemset），即包含2个元素的频繁项集。
具体方法是将1-项集中的每个项与其他项进行组合，得到所有可能的组合，再扫描数据集，统计每个组合的支持度，筛选出所有支持度不低于设定阈值的组合，形成2-项集。
3.根据2-项集，构建3-项集（3-itemset），即包含3个元素的频繁项集。
具体方法是将2-项集中的每个项与其他项进行组合，得到所有可能的组合，再扫描数据集，统计每个组合的支持度，筛选出所有支持度不低于设定阈值的组合，形成3-项集。
4.重复以上步骤，直到无法继续生成新的频繁项集为止。
5.根据频繁项集，生成关联规则（association rule）。
对于一个频繁项集A，将其分为两个非空子集B和C，那么A->B和A->C都是关联规则。
通过计算支持度和置信度（confidence）来评估关联规则的可信度，即可发现具有一定意义的关联规则。
三、Apriori算法的优缺点1.优点：Apriori算法易于实现，且能够挖掘出所有频繁项集，具有较高的准确率和可解释性。
Apriori算法实验报告
Apriori算法实验报告Apriori算法实验报告⼀、Apriori算法的说明在Apriori算法中,寻找最⼤项⽬集的基本思想是: 算法需要对数据集进⾏多步处理.第⼀步,简单统计所有含⼀个元素项⽬集出现的频率,并找出那些不⼩于最⼩⽀持度的项⽬集, 即⼀维最⼤项⽬集. 从第⼆步开始循环处理直到再没有最⼤项⽬集⽣成. 循环过程是: 第k步中, 根据第k-1步⽣成的(k-1)维最⼤项⽬集产⽣k维侯选项⽬集, 然后对数据库进⾏搜索, 得到侯选项⽬集的项集⽀持度, 与最⼩⽀持度⽐较, 从⽽找到k维最⼤项⽬集.⼆、Apriori算法思想1、主要思想就是发现频繁项⽬集，和⽣成关联规则。
程序的主要过程函数：A.由Tid⽣成C1（单独⽣成）。
B.由Ck⽣成Lk。
结束之前调⽤打印函数print，打印出Lk，并判断是否结束调⽤函数Lk-1⽣成Ck。
（结束条件是support.size() == 1。
)C.由Lk-1⽣成Ck。
结束之前调⽤打印函数print，打印出Ck，记录次数（times）加⼀，并调⽤CK⽣成LK函数。
2、源程序使⽤的数据结构程序主要⽤的是C++的vector 和list模版。
●vector support; // ⽀持度计数●list c, l; // 候选集以及频繁项⽬集3、数据集有⼀数据库D, 其中有四个事务记录, 分别表⽰为TID ItemsT1I1,I3,I4T2I2,I3,I5T3I1,I2,I3,I5T4I2,I55．源程序#include#include#includeusing namespace std;void print(list ItemSet);void Lk_Ck(list &c, list &l, list tid[], int tid_num);vector sup;int min_sup;int times = 1;vector lk;void init(list a[]){a[0].push_back("I1");a[0].push_back("I2");a[0].push_back("I5");a[1].push_back("I2");a[1].push_back("I4");a[2].push_back("I2");a[2].push_back("I3");a[3].push_back("I1");a[3].push_back("I2");a[3].push_back("I4");a[4].push_back("I1");a[4].push_back("I3");a[5].push_back("I2");a[5].push_back("I3");a[6].push_back("I1");a[6].push_back("I3");a[7].push_back("I1");a[7].push_back("I2");a[7].push_back("I3");a[7].push_back("I5");a[8].push_back("I1");a[8].push_back("I2");a[8].push_back("I3");}void first_c(list tid[], list &c1, vector &first_sup, int tid_len) {list ::iterator iter, iter_tmp, iter_tmp_old, iter_old;int i = 0;for(; i < tid_len; i++){c1.push_back(*iter);}}i = 0;for(iter = c1.begin(); iter != c1.end(); i++){iter_old = iter;first_sup.push_back(1);for(iter_tmp = ++iter; iter_tmp != c1.end();){iter_tmp_old = iter_tmp++;if(strcmp(*iter_old, *iter_tmp_old) == 0){first_sup[i]++;c1.erase(iter_tmp_old);}}iter = ++iter_old;}printf("C%d\tsup\n", times);print(c1);}// k-侯选集产⽣k-频集.void Ck_Lk(list &c, list &l, list tid[], int tid_num) {list ::iterator iter, iter_old;lk.clear();for(iter = c.begin(); iter != c.end(); iter++){lk.push_back(*iter);}l.clear();int i, j, k;if(sup[i] < min_sup){for(j = 0; j < times; j++){iter_old = iter++;c.erase(iter_old);}if(++i != sup.size()){for(k = i-1; k < (int)sup.size() - 1; k++)sup[k] = sup[k+1];}int *p=sup.end();sup.erase(--p);i = i-1;}else{for(j = 0; j < times; j++){iter++;}i++;}}vector ::iterator iter_vect, iter_vect_old;for(iter = c.begin(), iter_vect = sup.begin(); iter_vect != sup.end(); ) {if(*iter_vect < 2){for(j = 0; j < times; j++){iter_old = iter++; //iter_vect_old = iter_vect++; // 容器和list 删除元素有差异？! 删除iter_vect_old后，iter_vect的值怎么还原为iter_vect_old sup.erase(iter_vect_old);}else{for(j = 0; j < times; j++){iter++;}iter_vect++;}}for(iter = c.begin(); iter != c.end(); iter++){l.push_back(*iter);}if(sup.size() > 1){printf("L%d\n", times);print(l);Lk_Ck(c, l, tid, tid_num);}}// times - 1 次⽐较int my_compare(list ::iterator iter_pre, list ::iterator iter_cur){int i = times - 1;while(i--){if(strcmp(*(iter_pre++), *(iter_cur++)) != 0)return 0;}return 1;bool mycompare(list t, list ::iterator iter) // 判断是否在事务中。
apriori算法的基本原理
apriori算法的基本原理
Apriori算法是一种用于数据挖掘的关联规则学习算法，主要用于频繁项集挖掘和关联规则学习。
其基本原理是利用已知的频繁项集生成关联规则，并通过降低计算复杂度来提高算法效率。
Apriori算法采用了一种被称为“候选项集生成-扫描”的策略，通过不断扫描数据库，利用已知的频繁项集生成新的候选项集，然后通过验证新生成的候选项集是否满足最小支持度阈值来确定其是否为频繁项集。
在生成新的候选项集时，Apriori算法利用了频繁项集的特性，即一个项集是频繁的，则它的所有非空子集也一定是频繁的。
这个特性被用来降低候选项集的数量，从而减少了扫描数据库的次数，提高了算法的效率。
除了采用候选项集生成-扫描策略外，Apriori算法还采用了哈希树等数据结构来进一步提高算法效率。
通过将数据映射到哈希树的不同桶中，可以在O(1)时间内快速判断一个项集是否满足最小支持度阈值，从而大大降低了计算复杂度。
总的来说，Apriori算法是一种基于统计方法的关联规则学习算法，其基本原理是通过不断扫描数据库、生成候选项集、验证频繁项集来找出频繁项集和关联规则。
该算法广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域。
Apriori算法实验报告
Apriori算法实验报告一、引言在数据挖掘领域，频繁项集挖掘是一项重要任务。
频繁项集指的是在一组交易记录中经常一起出现的物品集合。
Apriori算法是一种常用的频繁项集挖掘算法，其基本思想是通过迭代的方式逐渐生成和验证候选集合，从而找到频繁项集。
二、实验设计本实验旨在通过实际运用Apriori算法来挖掘某个购物网站的交易数据，从中发现频繁项集和关联规则。
实验数据集包含了一定数量的交易记录，每条记录包含了购买的商品列表。
我们将使用Python语言实现Apriori算法，并采用适当的数据结构和算法优化来提高运行效率。
三、数据预处理在进行频繁项集挖掘之前，我们首先需要对原始数据进行处理。
具体而言，需要将购买的商品列表进行编码，将商品名称映射为整数。
此外，还需要去除交易记录中的重复项，以减少数据的冗余性。
经过数据预处理后，我们得到了处理后的数据集。
四、Apriori算法实现首先，我们需要初始化候选集合。
将每个商品作为项集的初始候选项，并遍历整个数据集得到每个初始候选项的支持度。
根据设定的最小支持度阈值，过滤掉低频项，得到频繁1项集。
接下来，我们使用频繁1项集生成候选2项集。
具体而言，我们对于每个频繁1项集，两两组合，得到候选2项集，并计算其支持度。
同样根据最小支持度阈值，过滤掉低频项，得到频繁2项集。
然后，我们采用逐层迭代的方式生成更高阶的候选项集。
具体而言，我们使用频繁k-1项集生成候选k项集，然后计算其支持度，并过滤掉低频项，得到频繁k项集。
重复迭代，直到无法生成更高阶的候选项集为止。
最后，我们根据频繁项集生成关联规则。
具体而言，对于每个频繁项集，我们生成其所有非空子集，并计算其置信度。
根据设定的最小置信度阈值，过滤掉低置信度的关联规则，得到满足要求的关联规则。
五、实验结果分析经过实验运行，我们得到了购物网站交易数据的频繁项集和关联规则。
我们对实验结果进行分析如下：1. 频繁项集通过观察频繁项集，我们可以发现一些有趣的规律。
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实训报告书实训名称：系（部）：专业班级：学生姓名：学号：指导教师：完成日期：山东科技大学泰山科技学院目录一．关联算法简介 (4)1.1相关概念 (4)1.2Apriori算法思想 (4)1.3Apriori算法的典型改进 (5)二.关联算法的基本原理 (5)三.关联算法的C++简单实现 (6)3.1算法数据： (6)3.2算法步骤： (6)3.3 C++算法的简单实现 (7)3.4程序输出结果： (16)四.学习心得体会 (16)数据挖掘Apriori算法报告一．关联算法简介关规则数据挖掘是重要的一种数据挖掘方法,它的关键环节是寻找频繁项集.近几年许多数据挖掘领域的研究人员投入了大量的时间和精力,深入研究了关联规则的算法,其中Agrawal等人于1993年提出的Apriori算法就是其中最具代表的成果,随后众多学者又在此基础上提出了一些改进,目的在于提高算法的效率,从而改进数据挖掘的效率.这方面的研究是目前数据挖掘领域研究的热点之一.1.1相关概念所谓关联规则挖掘就是从事务数据库、关系数据库或数据仓库等海量数据的项集之间发现有价值的频繁出现的模式关联和相关性.通过预先设定的支持度和可信度,通过特定的数据挖掘算法获得支持度和可信度均较高的关联规则,得到用户感兴趣、有价值的关联规则并应用到实际工作中,真正实现从数据到信息、再到知识的迁移过程.关联规则数据挖掘的过程大体为两步:第一步是从全部项集中寻找出所有频繁项集;第二步是由频繁项集获取关联规则.由于第二步较为容易和直观,所以第一步是关联规则挖掘的核心步骤.目前大多数寻找频繁项集算法因需要大量候选集而效率不高.在关联规则挖掘的方法中,最经典的算法是APriroi算法,除此之外还有基于充分挖掘增量事务的关联规则更新算法、Patition算法、完全频繁项集挖掘、频繁闭项集挖掘、最大频繁项集挖掘算法以及一些新的频繁项集挖掘算法.1.2Apriori算法思想Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，是Agrawal等人于1993年提出的一种宽度优先算法.算法的核心是使用候选项集找频繁项集。
算法思想如下：首先扫描数据集中所有事务,统计每个项出现的次数，删除小于预先设定的支持度的项集，得到频繁12项集；利用频繁12项集合的连接，产生候选22项集合(Candi2date22itemset)。
然后对其中每个候选项集的支持计数，得到频繁项集22项集的集合，并利用这些频繁22项集合的连接，得到候选32项集合。
重复扫描数据库产生更高层次的频繁项集合，再连接产生下一级候选项集,直到穷尽数据集中的所有频繁项集。
1.3Apriori算法的典型改进Apriori算法能够有效地产生关联规则,但存在算法效率不高的缺陷，因为Apriori算法存在两个比较明显的缺点：一个是可能产生大量的候选集，另一个是需要重复扫描数据库.因此如果挖掘数据仓库数据量很大，应用此算法每次迭代产生候选项集用来统计其支持度需要花费很多时间。
为了提高算法的效率,国内外专家学者提出的一系列改进算法主要从减少扫描数据库的次数和减少生成候选项目集的数目方面进行优化。
从近几年频繁项集挖掘算法的研究趋势来看,为了提高算法的效率，提出了一系列的混合搜索策略和高效剪枝策略。
当数据集中所包含的项目个数比较多时，马占欣,陆玉昌提出只有恰当地设置2个额外参数，才能够保证挖掘过程的正常进行，但这样做的代价是可能会遗漏部分包含更多负项目的关联规则。
二.关联算法的基本原理该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。
然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。
然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。
一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。
为了生成所有频集，使用了递推的方法（1）L1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁1-项集，比较容易（2）for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {（3）Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup); // 调用apriori_gen方法生成候选频繁k-项集（4）for each transaction t ∈D { // 扫描事务数据库D（5）Ct = subset(Ck,t);（6）for each candidate c ∈Ct（7）c.count++; // 统计候选频繁k-项集的计数（8）}（9）Lk ={c ∈Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的k-项集即为频繁k-项集（10）}（11）return L= ∪k Lk; // 合并频繁k-项集（k>0）三.关联算法的C++简单实现3.1算法数据：对给定数据集用Apriori算法进行挖掘，找出其中的频繁集并生成关联规则。
对下面数据集进行挖掘：对于数据集，取最小支持度minsup=2，最小置信度minconf=0.8。
3.2算法步骤：①首先单趟扫描数据集，计算各个一项集的支持度，根据给定的最小支持度闵值，得到一项频繁集L1。
②然后通过连接运算，得到二项候选集，对每个候选集再次扫描数据集，得出每个候选集的支持度，再与最小支持度比较。
得到二项频繁集L2。
③如此进行下去，直到不能连接产生新的候选集为止。
④对于找到的所有频繁集，用规则提取算法进行关联规则的提取。
3.3 C++算法的简单实现①首先要在工程名文件夹里自己定义date.txt文档存放数据，然后在main函数中用FILE* fp=fopen("date.txt","r");将数据导入算法。
②定义int countL1[10];找到各一维频繁子集出现的次数。
定义char curL1[20][2];实现出现的一维子集。
由于给出的数据最多有4个数，所以同样的我们要定义到4维来放数据。
int countL2[10]; //各二维频繁子集出现的次数char curL2[20][3]; //出现的二维子集int countL3[10]; //各三维频繁子集出现的次数char curL3[20][4]; //出现的三维子集char cur[50][4];③定义int SizeStr(char* m)得到字符串的长度。
实现代码如下：int SizeStr(char* m){int i=0;while(*(m+i)!=0){i++;}return i;}④比较两个字符串，如果相等返回true,否则返回falsebool OpD(char* x,char* y){int i=0;if(SizeStr(x)==SizeStr(y)){while(*(x+i)==*(y+i)){i++;if(*(x+i)==0 && *(y+i)==0)return true;}}return false;}⑤通过void LoadItemL1(char **p)得到所有1元的字串和各自出现的次数void LoadItemL1(char **p){int i,j,n=0,k=0;char ch;char* s;int f;memset(cur,0,sizeof(cur));for(i=0;i<20;i++){curL1[i][0]=0;curL1[i][1]=0;}for(j=0;j<10;j++)countL1[j]=0;for(i=0;i<10;i++)for(j=0;j<4;j++){ch=*(*(p+i)+j);if(ch==0)break;cur[n][0]=ch;n++;}curL1[0][0]=cur[0][0];curL1[0][1]=cur[0][1];k=0;for(i=0;i<50;i++){if(cur[i]==0)break;s=cur[i];f=1;for(j=0;j<=k;j++){if(OpD(s,curL1[j])){f=0;break;}}if(f==1){++k;curL1[k][0]=cur[i][0];curL1[k][1]=cur[i][1];}}for(i=0;i<20;i++)for(j=0;j<50;j++){char* m;m=curL1[i];if(*m==0)break;if(OpD(m,cur[j]))countL1[i]++;}printf("L1: \n ");printf("项集支持度计数\n");for(i=0;i<10;i++){if(curL1[i]==0)break;if(countL1[i]>=2)printf("{I%s}: %d\n",curL1[i],countL1[i]);}}⑥通过void SubItem2(char **p)得到所有的2元子串void SubItem2(char **p){int i,j,k,n=0;char* s;memset(cur,0,sizeof(cur));for(i=0;i<20;i++){curL2[i][0]=0;curL2[i][1]=0;curL2[i][2]=0;}for(i=0;i<10;i++)countL2[i]=0;for(k=0;k<10;k++){s=*(p+k);if(SizeStr(s)<2)continue;for(i=0;i<SizeStr(s);i++)for(j=i+1;j<SizeStr(s);j++){if(*(s+j)==0)break;*(cur[n]+0)=*(s+i);*(cur[n]+1)=*(s+j);*(cur[n]+2)=0;*(cur[n]+3)=0;n++;}}}⑦通过void LoadItemL2(char **p)得到各个2元频繁子串出现的次数 void LoadItemL2(char **p){int k,i,j;char* s;int f;SubItem2(p);curL2[0][0]=cur[0][0];curL2[0][1]=cur[0][1];curL2[0][2]=cur[0][2];k=0;for(i=0;i<50;i++){if(cur[i]==0)break;s=cur[i];f=1;for(j=0;j<=k;j++){if(OpD(s,curL2[j])){f=0;break;}}if(f==1){++k;curL2[k][0]=cur[i][0];curL2[k][1]=cur[i][1];curL2[k][2]=cur[i][2];}}for(i=0;i<20;i++)for(j=0;j<50;j++){s=curL2[i];if(*s==0)break;if(OpD(s,cur[j]))countL2[i]++;}printf("L2: \n");printf("项集支持度计数\n");for(i=0;i<10;i++){if(curL2[i]==0)break;if(countL2[i]>=2)printf("{I%c,I%c}: %d\n",curL2[i][0],curL2[i][1],countL2[i]);}}⑧通过定义void SubItem3(char **p)得到所有3元的子串void SubItem3(char **p){char *s;int i,j,h,m;int n=0;memset(cur,0,sizeof(cur));for(j=0;j<20;j++){curL3[j][0]=0;curL3[j][1]=0;curL3[j][2]=0;curL3[j][3]=0;}for(i=0;i<10;i++)countL3[i]=0;for(m=0;m<10;m++){s=*(p+m);if(SizeStr(s)<3)continue;for(i=0;i<SizeStr(s);i++)for(j=i+1;j<SizeStr(s);j++){for(h=j+1;h<SizeStr(s);h++){if(*(s+h)==0)break;*(cur[n]+0)=*(s+i);*(cur[n]+1)=*(s+j);*(cur[n]+2)=*(s+h);*(cur[n]+3)=0;n++;}}}}⑨同样我们要得到得到各个3元频繁子串出现的次数 void LoadItemL3(char** p){int k,i,j;char* s;int f;SubItem3(p);curL3[0][0]=cur[0][0];curL3[0][1]=cur[0][1];curL3[0][2]=cur[0][2];curL3[0][3]=cur[0][3];k=0;for(i=0;i<50;i++){if(cur[i]==0)break;s=cur[i];f=1;for(j=0;j<=k;j++){if(OpD(s,curL3[j])){f=0;break;}}if(f==1){++k;curL3[k][0]=cur[i][0];curL3[k][1]=cur[i][1];curL3[k][2]=cur[i][2];curL3[k][3]=cur[i][3];}}for(i=0;i<20;i++)for(j=0;j<50;j++){s=curL3[i];if(*s==0)break;if(OpD(s,cur[j]))countL3[i]++;}printf("L3: \n");printf("项集支持度计数\n");for(i=0;i<10;i++){if(curL3[i]==0)break;if(countL3[i]>=2)printf("{I%c,I%c,I%c}: %d\n",curL3[i][0],curL3[i][1],curL3[i][2],coun tL3[i]);}}⑩定义void LoadItemL4(char** p)得到各个3元子串出现的次数void LoadItemL4(char** p){int i;char* s;int j=0;for(i=0;i<10;i++){s=*(p+i);if(SizeStr(s)==4)j++;}printf("四维子集出现的次数: %d\n",j);printf("没有四维的频繁子集，算法结束! \n");}11通过void Support(char* w,int g)得到关联规则，并输出结果○void Support(char* w,int g){int i,j,k,n=0;char* s;float c=0.8,d=0;memset(cur,0,sizeof(cur));s=w;for(i=0;i<SizeStr(s);i++){*(cur[n]+0)=*(s+i);*(cur[n]+1)=0;*(cur[n]+2)=0;*(cur[n]+3)=0;n++;}for(i=0;i<SizeStr(s);i++)for(j=i+1;j<SizeStr(s);j++){if(*(s+j)==0)break;*(cur[n]+0)=*(s+i);*(cur[n]+1)=*(s+j);*(cur[n]+2)=0;*(cur[n]+3)=0;n++;}for(i=0;i<10;i++){if(SizeStr(cur[i])==1){for(j=0;j<10;j++){if(OpD(cur[i],curL1[j])){d=countL3[g]/(float)countL1[j];if(d>=c)printf("{I%s}: %f",curL1[i],d);break;}}}if(SizeStr(cur[i])==2){for(j=0;j<10;j++){if(OpD(cur[i],curL2[j])){d=countL3[g]/(float)countL2[j];if(d>=c)printf("{I%c,I%c}: %f \n",curL2[j][0],curL2[j][1],d);break;}}}}}12最后通过main函数完成整过程序○int main(int argc, char* argv[]){int i=0,j=0,k;char buf[10][6];char* p[10];char ch;memset(buf,0,sizeof(buf));FILE* fp=fopen("date.txt","r");if(fp==NULL)return 0;ch=fgetc(fp);while(ch!=EOF){if(ch==0xa || ch==0xd){i++;ch=fgetc(fp);j=0;continue;}buf[i][j]=ch;j++;ch=fgetc(fp);}for(k=0;k<10;k++){*(p+k)=buf[k];}LoadItemL1(p);LoadItemL2(p);LoadItemL3(p);LoadItemL4(p);printf("产生关联规则: \n");printf("非空子集: 置信度:\n");for(i=0;i<10;i++){if(curL3[i]!=0 && countL3[i]>=2)Support(curL3[i],i);}return 0;}3.4程序输出结果：四.学习心得体会关联算法基本原理学习思路简单，只需一步一步找出频集。