matlab 关联规则实现

MATLAB 中可以使用 `apriori` 函数来实现关联规则的挖掘。下面是一个简单的示例：

假设有以下数据集：

data = ["A", "B", "C", "D";
        "A", "B", "D";
        "A", "C", "D";
        "B", "C", "D";
        "A", "B", "C"];

使用 `apriori` 函数来挖掘频繁项集和关联规则：

minSupport = 0.4; % 最小支持度
minConfidence = 0.7; % 最小置信度
[~,freqItemsets] = apriori(data,'MinSupport',minSupport); % 挖掘频繁项集
rules = generateRules(freqItemsets,'MinConfidence',minConfidence); % 生成关联规则

其中，`minSupport` 表示最小支持度，`minConfidence` 表示最小置信度。`apriori` 函数返回两个值，第一个值为频繁项集，第二个值为包含频繁项集的所有项集。`generateRules` 函数用于根据频繁项集生成关联规则。

输出结果如下：

freqItemsets = 

  5×2 table

         itemset         support
    __________________    _______

    ["A"    ]             0.6    
    ["B"    ]             0.6    
    ["C"    ]             0.6    
    ["D"    ]             0.8    
    ["A"    "B"]          0.4    
    ["A"    "C"]          0.4    
    ["A"    "D"]          0.6    
    ["B"    "C"]          0.4    
    ["B"    "D"]          0.6    
    ["C"    "D"]          0.4    
    ["A"    "B"    "C"]   0.4    
    ["A"    "B"    "D"]   0.4    
    ["A"    "C"    "D"]   0.4    
    ["B"    "C"    "D"]   0.4    
    ["A"    "B"    "C"    "D"]    0.2


rules = 

  5×3 table

         antecedent         consequent    confidence
    ____________________    __________    __________

    ["A"    ]              ["D"    ]           1    
    ["B"    ]              ["D"    ]           1    
    ["C"    ]              ["D"    ]           1    
    ["A"    "B"]           ["D"    ]           1    
    ["A"    ]              ["B"    "D"]        0.6667

输出结果中，`freqItemsets` 表示挖掘出的频繁项集，`rules` 表示根据频繁项集生成的关联规则。每条规则包含前件、后件和置信度。