Data1中的数据显示了该网店一段时期内4624名顾客对999种商品的购买记录，表格中每一行代表一个顾客的购买记录，对应购物次数的数字代表了其购买商品的网店内部编号。请建立数学模型，定量描述网店中多种商品间的关联关系（被同一顾客购买）的密切程度。用MATLAB

在MATLAB中，我们可以使用关联规则挖掘算法来建立数学模型，定量描述网店中多种商品间的关联关系的密切程度。以下是一个基本的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = readmatrix('Data1.csv'); % 假设数据保存在Data1.csv文件中

% 根据购买记录生成事务数据
transactions = cell(size(data, 1), 1);
for i = 1:size(data, 1)
    transactions{i} = num2str(data(i, :));
end

% 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘
minSupport = 0.1; % 设置最小支持度
freqItemsets = apriori(transactions, 'MinSupport', minSupport);

% 根据频繁项集生成关联规则
minConfidence = 0.5; % 设置最小置信度
rules = rulefreq(freqItemsets, transactions, 'MinConfidence', minConfidence);

% 输出关联规则及其支持度和置信度
for i = 1:length(rules)
    disp(['Rule: ' rules(i).Rule]);
    disp(['Support: ' num2str(rules(i).Support)]);
    disp(['Confidence: ' num2str(rules(i).Confidence)]);
    disp('------------------');
end

在这个示例中，我们首先导入购买记录数据，并将其转换为事务数据，其中每个事务表示一个顾客的购买记录。

然后，我们使用Apriori算法进行频繁项集挖掘，通过设置最小支持度来确定频繁项集。

接下来，根据频繁项集生成关联规则，通过设置最小置信度来筛选关联规则。

最后，我们输出每个关联规则及其支持度和置信度，以定量描述网店中多种商品间的关联关系的密切程度。

请注意，上述代码仅提供了一个基本示例，你可能需要根据实际情况进行适当的修改和调整，以满足你的需求。