apriori算法c语言实现

时间: 2023-11-21 20:05:50 浏览: 120
Apriori算法的C语言实现可以使用以下步骤: 1. 读取输入数据集,并将每个事务转换为项集。 2. 初始化候选项集列表,包含输入数据集中的所有项。 3. 通过扫描数据集计算每个候选项集的支持度。 4. 根据最小支持度阈值筛选出频繁项集。 5. 使用频繁项集生成关联规则,并计算每个规则的可信度。 6. 根据最小支持度和最小可信度阈值筛选出强关联规则。 以下是一个简单的Apriori算法的C语言实现示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> struct Itemset { int *items; int support; }; void generateCandidates(struct Itemset *prevCandidates, int prevCount, struct Itemset *candidates, int *candidatesCount) { // 生成候选项集的代码实现 } void scanTransactions(struct Itemset *candidates, int candidatesCount, int *transactions, int transactionsCount) { // 扫描数据集计算支持度的代码实现 } void generateFrequentItemsets(struct Itemset *candidates, int candidatesCount, struct Itemset *frequentItemsets, int *frequentCount, int minSupport) { // 生成频繁项集的代码实现 } void generateAssociationRules(struct Itemset *frequentItemsets, int frequentCount, int minSupport, int minConfidence) { // 生成关联规则的代码实现 } int main() { int transactions[] = {1, 2, 3, 5, 3, 4, 5, 2, 5, 6, 8, 3, 4, 2, 8, 3, 2, 1, 9}; int transactionsCount = sizeof(transactions) / sizeof(int); int minSupport = 2; int minConfidence = 50; struct Itemset *candidates = NULL; int candidatesCount = 0; struct Itemset *frequentItemsets = NULL; int frequentCount = 0; // 生成候选项集和频繁项集的代码调用 generateCandidates(NULL, 0, candidates, &candidatesCount); scanTransactions(candidates, candidatesCount, transactions, transactionsCount); generateFrequentItemsets(candidates, candidatesCount, frequentItemsets, &frequentCount, minSupport); // 生成关联规则的代码调用 generateAssociationRules(frequentItemsets, frequentCount, minSupport, minConfidence); return 0;} ```

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