C语言实现Close关联规则算法

在C语言中，Close关联规则算法（也称为Apriori算法的一种变种）主要用于数据挖掘中的市场篮子分析，用于发现频繁项集和潜在的关联规则。Close算法的主要目的是减少频繁模式挖掘过程中的搜索次数，通过合并频繁模式来加速查找过程。

以下是Close算法的基本步骤概述：

1. **初始化**：从数据库中找出所有单个项目并计数，形成候选1-项集。

2. **生成1-项集**：基于初始的支持度阈值（如每个项目都至少出现一次），找出所有频繁的1-项集。

3. **构建k-项集**：对于每个长度为k-1的频繁项集，通过“闭包”操作找到包含它的所有可能长度为k的新项集，检查它们是否频繁。

4. **剪枝和合并**：如果新生成的k-项集频繁，就加入到频繁项集中；如果不频繁，剪去不满足条件的部分，然后尝试合并已经存在的频繁项集。

5. **迭代**：重复上述步骤，直到不能再生成新的频繁项集为止。

C语言实现 Close 算法会涉及到数组、哈希表（或其他数据结构）以及循环控制等基本操作。由于涉及到较多细节，直接在这里写出完整的C代码较为困难。你可以选择先学习一些基础的数据结构和算法，然后再编写相应的函数，例如：

typedef struct {
    int *items;   // 存储项集的数组
    int size;     // 项集的数量
} FrequentSet;

// 初始化频繁项集
void initFrequentSet(FrequentSet *set, const int* database, int databaseSize, int minSupport);

// 闭包操作
void closure(FrequentSet *current, FrequentSet *next, int supportThreshold);

// ...其他辅助函数...

为了实际应用这个算法，你需要将上述伪代码转化为详细的C代码，并处理输入数据的读取、支持度计算、结果输出等部分。