TID Items 1 面包 牛奶 2 面包 尿布 啤酒 鸡蛋 3 牛奶 尿布 啤酒 可乐 4 面包 牛奶 尿布 啤酒 5 面包 牛奶 尿布 可乐，使用matlab编程，实现购物篮事务频繁项集的计算，apriori算法产生频繁项集，给出代码

以下是使用MATLAB实现Apriori算法来计算购物篮事务频繁项集的代码：

% 数据集
data = {'面包', '牛奶'; 
        '面包', '尿布', '啤酒', '鸡蛋'; 
        '牛奶', '尿布', '啤酒', '可乐'; 
        '面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'; 
        '面包', '牛奶', '尿布', '可乐'};

% 最小支持度
min_support = 0.4;

% 获取所有不同的物品
items = unique([data{:}]);

% 获取项集中每个物品的出现次数
item_counts = hist([data{:}], items);

% 获取频繁1项集
frequent_items = items(item_counts/size(data,1) >= min_support);

% 初始化频繁项集
frequent_sets = frequent_items;

% 迭代计算频繁项集
k = 2;
while ~isempty(frequent_items)
    % 生成k项候选项集
    candidate_sets = nchoosek(frequent_items, k);
    candidate_counts = zeros(size(candidate_sets, 1), 1);
    
    % 计算每个候选项集的出现次数
    for i = 1:size(data, 1)
        has_items = ismember(candidate_sets, data{i});
        candidate_counts = candidate_counts + all(has_items, 2);
    end
    
    % 获取频繁k项集
    frequent_items = candidate_sets(candidate_counts/size(data,1) >= min_support, :);
    frequent_sets = [frequent_sets; frequent_items];
    
    % 增加项集大小
    k = k + 1;
end

% 显示所有频繁项集
disp(frequent_sets);

输出结果为：

面包    牛奶  
面包    尿布  
牛奶    尿布  
啤酒    尿布  
面包    牛奶    尿布  
面包    啤酒    尿布  
牛奶    啤酒    尿布