利用MATLAB实现关联规则挖掘案例

在MATLAB中，我们可以使用Apriori算法或者FPGrowth算法来进行关联规则挖掘，这是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中项之间的频繁模式和它们之间的关联规则。下面是一个简单的步骤概述：

1. **加载数据**：首先需要导入包含交易记录的数据集，通常这个数据集是以矩阵形式存储的，每一行代表一次交易，列对应商品。

data = readtable('transaction_data.csv'); % 假设数据来自CSV文件

2. **预处理数据**：将非数值型数据转换为可以用于算法的格式，并去除空值或异常值。

transactions = categorical(data(:,2:end)); % 提取交易列表

3. **创建事务集**：将交易转换成事务ID集合。

itemsets = createItemSet(transactions); % 使用如Apriori或FP-Growth包中的函数

4. **寻找频繁项集**：使用Apriori或FPGrowth算法计算频繁项集。

minSupport = 0.1; % 设定最小支持度阈值
frequentItemsets = apriori(itemsets, 'MinSupport', minSupport);

5. **生成关联规则**：从频繁项集中提取关联规则。

rules = generateRules(frequentItemsets, minSupport, 0.8); % 短促支持度和置信度设置

6. **评估规则**：分析生成的规则的质量，例如查看置信度、提升度等指标。

evaluateRules(rules); % 可能需要用到自定义函数