利用matlab实现apriori算法

以下是在MATLAB中实现Apriori算法的示例代码：

% 数据集
data = {'A','B','C','D','E';...
        'A','B','D','E';...
        'B','C','E';...
        'A','B','C','D';...
        'A','B','C','E';...
        'B','C','D','E';...
        'A','C','D','E';...
        'B','D','E'};

% 最小支持度
min_sup = 0.5;

% 转换为二进制矩阵
bin_data = zeros(size(data));
for i = 1:size(data,1)
    for j = 1:size(data,2)
        bin_data(i,j) = ismember(data{i,j},data(i,:));
    end
end

% 第一步，生成候选1项集
C1 = unique(data);
L1 = {};
for i = 1:length(C1)
    sup = sum(ismember(data,C1{i}));
    if sup/size(data,1) >= min_sup
        L1 = [L1,C1{i}];
    end
end

% 迭代生成候选k项集
k = 2;
L = L1;
while ~isempty(L)
    C = {};
    for i = 1:length(L)
        for j = i+1:length(L)
            % 连接
            Ck = [L{i},L{j}(end)];
            % 剪枝
            flag = true;
            for m = 1:k-1
                if ~ismember(Ck(1:m),L)
                    flag = false;
                    break;
                end
            end
            if flag
                C = [C,Ck];
            end
        end
    end
    % 计算支持度
    L = {};
    for i = 1:length(C)
        sup = sum(sum(all(ismember(bin_data,C{i}),2)));
        if sup/size(data,1) >= min_sup
            L = [L,C{i}];
        end
    end
    k = k+1;
end

% 输出频繁项集
for i = 1:length(L)
    disp(['频繁',num2str(length(strsplit(L{i},','))),'项集：',L{i}]);
end

注：此代码实现的是Apriori算法的基本版，可能不够高效，但足以演示Apriori算法的基本流程。