apriori算法c语言代码编程实现

Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典的频繁项集挖掘算法。在C语言中编写Apriori算法需要考虑数据结构的设计、主循环以及剪枝等关键步骤。下面是一个简化的C语言实现框架：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>

// 定义常量和数据结构
#define MAX_ITEMS 100 // 商品总数上限
#define CANDIDATE_SET_SIZE 10 // 当前候选集大小
typedef struct {
    int item;
    bool frequent;
} Item;

void generate_candidates(Item* dataset, int k, Item** candidate_set); // 生成k-1项集
bool is_frequent(Item* dataset, Item* frequent_set, int min支持度); // 检查频繁性

int main() {
    // 初始化数据集、最小支持度等
    Item* dataset = ...; // 购物篮数据，存储商品id和频次
    int min_supp = ...; // 最小支持度阈值
    int item_count = ...; // 数据集中商品总数

    Item* frequent_set = malloc(CANDIDATE_SET_SIZE * sizeof(Item)); // 频繁项集
    Item* candidate_set[CANDIDATE_SET_SIZE]; // 当前候选集

    // 主循环
    for (int k = 2; ; k++) { // 从二项集开始
        generate_candidates(dataset, k, candidate_set);
        for (Item* candidate : candidate_set) {
            if (is_frequent(dataset, frequent_set, min_supp)) {
                // 如果频繁，则加入频繁项集并继续下一轮搜索
                frequent_set[0] = candidate;
                frequent_set[1] = NULL;
                break;
            }
        }

        // 剪枝
        prune(frequent_set, candidate_set, k - 1); // 删除不满足条件的项
    }

    free(frequent_set);
    return 0;
}

// 辅助函数省略...

注意这只是一个基本的框架，实际实现中还需要处理输入数据的预处理、错误检查、终止条件及结果保存等功能。同时，由于C语言不是数据分析的首选语言，对于大规模数据可能会有更好的性能选择，如Python或R。