Apriori算法的matlab代码
时间: 2023-11-10 08:47:58 浏览: 37
以下是Apriori算法的一个简单实现的Matlab代码示例:
```matlab
function frequentItemsets = apriori(data, minSupport)
% 获取数据集中的所有项的列表
items = unique(data);
% 初始化频繁项集
frequentItemsets = {};
% 执行Apriori算法的迭代过程
k = 1;
while true
% 生成候选项集
if k == 1
Ck = items;
else
Ck = generateCandidates(frequentItemsets{k-1});
end
% 计算候选项集的支持度
[supportCount, support] = calculateSupport(data, Ck);
% 筛选出满足最小支持度阈值的频繁项集
frequentItemsets{k} = Ck(support >= minSupport);
% 如果没有频繁项集,则停止迭代
if isempty(frequentItemsets{k})
break;
end
k = k + 1;
end
end
function Ck = generateCandidates(prevFrequentItemsets)
n = length(prevFrequentItemsets);
Ck = {};
for i = 1:n
for j = i+1:n
if length(prevFrequentItemsets{i}) == 1
Ck{end+1} = [prevFrequentItemsets{i}, prevFrequentItemsets{j}];
elseif isequal(prevFrequentItemsets{i}(1:end-1), prevFrequentItemsets{j}(1:end-1))
Ck{end+1} = sort([prevFrequentItemsets{i}(1:end-1), prevFrequentItemsets{j}(end)]);
end
end
end
Ck = unique(Ck);
end
function [supportCount, support] = calculateSupport(data, itemsets)
n = length(itemsets);
m = size(data, 1);
supportCount = zeros(n, 1);
support = zeros(n, 1);
for i = 1:n
itemset = itemsets{i};
for j = 1:m
if all(ismember(itemset, data(j, :)))
supportCount(i) = supportCount(i) + 1;
end
end
support(i) = supportCount(i) / m;
end
end
```
这段代码实现了Apriori算法的核心过程,包括生成候选项集、计算支持度以及筛选频繁项集。你可以根据自己的数据集和需求进行调整和扩展。