关联规则代码matlab

在MATLAB中，可以使用Apriori算法来实现关联规则的挖掘。下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 假设有一个包含交易数据的二维矩阵 transactions
% 每一行代表一个交易记录，每一列代表一个商品
transactions = [
    1, 1, 0, 1;
    1, 0, 1, 1;
    1, 0, 1, 0;
    1, 1, 1, 1;
    % ...
];

% 使用apriori函数进行关联规则挖掘
[support, rules] = apriori(transactions);

% 显示挖掘得到的关联规则
disp('关联规则：');
for i = 1:length(rules)
    antecedent = rules(i).antecedent;
    consequent = rules(i).consequent;
    confidence = rules(i).confidence;
    disp(['规则', num2str(i), ': ', num2str(antecedent), ' => ', num2str(consequent), ', 置信度: ', num2str(confidence)]);
end

上述代码首先定义了一个包含交易数据的二维矩阵 `transactions`，然后使用MATLAB内置的 `apriori` 函数进行关联规则挖掘。`apriori` 函数将返回挖掘得到的频繁项集的支持度和关联规则的信息。最后，使用循环打印出每条关联规则的内容和置信度。

请注意，这只是一个简单的示例。具体的关联规则挖掘过程可能会涉及参数调整、数据预处理等步骤，具体要根据实际需求进行适当的调整。