matlab实现apriori算法

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。以下是一个简单的MATLAB实现示例：

function frequentItemsets = apriori(data, minSupport)
    % 数据预处理，将原始数据转换为事务列表
    transactions = cellstr(num2str(data));
    
    % 获取数据集中的所有不重复项
    uniqueItems = unique(transactions);
    
    % 构建初始候选项集C1
    C1 = cell(length(uniqueItems), 1);
    for i = 1:length(uniqueItems)
        C1{i} = uniqueItems(i);
    end
    
    % 构建初始频繁项集L1
    L1 = {};
    for i = 1:length(C1)
        itemSupport = sum(contains(transactions, C1{i}));
        if itemSupport >= minSupport
            L1{end+1} = C1{i};
        end
    end
    
    % 迭代生成频繁项集
    k = 2;
    frequentItemsets = L1;
    while ~isempty(frequentItemsets{k-1})
        Ck = generateCandidates(frequentItemsets{k-1}, k);
        
        Lk = {};
        for i = 1:length(Ck)
            itemSupport = sum(contains(transactions, Ck{i}));
            if itemSupport >= minSupport
                Lk{end+1} = Ck{i};
            end
        end
        
        frequentItemsets{k} = Lk;
        k = k + 1;
    end
end

function Ck = generateCandidates(Lk_1, k)
    Ck = {};
    n = length(Lk_1);
    
    for i = 1:n
        for j = i+1:n
            item1 = Lk_1{i};
            item2 = Lk_1{j};
            
            % 生成候选项
            newItem = union(item1, item2);
            
            % 检查是否满足子集性质
            isSubset = true;
            for m = 1:k-2
                subset = newItem;
                subset(m) = [];
                if ~ismember(subset, Lk_1)
                    isSubset = false;
                    break;
                end
            end
            
            if isSubset
                Ck{end+1} = sort(newItem);
            end
        end
    end
    
    % 移除重复候选项
    Ck = unique(Ck);
end

使用示例:

data = [1 2 3; 1 2 3; 1 2 4; 1 3 4; 2 3 4];
minSupport = 2;
frequentItemsets = apriori(data, minSupport);

disp(frequentItemsets);

该示例中的数据集是一个简单的二维矩阵，每行表示一个事务，每列表示一个项。`minSupport`参数定义了频繁项集的最小支持度阈值。运行示例后，将打印出所有频繁项集。

请注意，这只是一个简单的示例实现，你可能需要根据你的具体需求进行修改和优化。