关联规则挖掘 matlab

关联规则挖掘在Matlab中可以通过使用频繁项集挖掘算法来实现。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。为了生成所有频集，可以使用递推的方法。在Matlab中，可以使用Scan函数来扫描k项目集得到候选k项集。该函数的实现可以参考以下代码：

function C=Scan(T,A,k)
\[a,~\]=size(T); %矩阵T的行数
\[m,~\]=size(A); %矩阵A的行数
B=zeros(m,1); %创建m行n列的0矩阵
for i=1:a
    for j=1:m
        sum=T(i,:)*A(j,:)'; %将数据集的每行和k项目集的每行的转置相乘求和
        if sum==k
            B(j,1)=B(j,1)+1;
        end
    end
end
C=\[A B\];
end

这个函数可以用来扫描数据集T和候选k项集A，并返回包含频繁项集和它们的支持度的矩阵C。通过不断调用Scan函数，可以递推生成所有的频集。然后可以根据最小可信度的要求，从频集中生成期望的关联规则。只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才会被保留下来。这样就可以完成关联规则挖掘的过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [两种关联规则挖掘算法的介绍及其主要步骤的分析](https://blog.csdn.net/weixin_35922490/article/details/115817836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [关联规则及其Apriori算法实现（MATLAB）](https://blog.csdn.net/weixin_48685040/article/details/125126793)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]