apriori算法代码c语言

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，可以用来发现数据集中的频繁项集。以下是一个简单的Apriori算法的C语言实现代码：

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

#define MAX_ITEMS 1000
#define MAX_TRANSACTIONS 1000

typedef struct {
    int items[MAX_ITEMS]; // 商品ID数组
    int count; // 商品数量
} transaction;

int num_items = 0; // 商品数量
int num_transactions = 0; // 交易数量
int min_sup = 2; // 最小支持度
transaction transactions[MAX_TRANSACTIONS]; // 交易数组

// 读取交易数据
void read_transactions(char* filename) {
    FILE* fp = fopen(filename, "r");
    char line[1024];
    while (fgets(line, 1024, fp)) {
        char *token = strtok(line, ",");
        while (token != NULL) {
            int item = atoi(token);
            if (item > num_items) num_items = item;
            transactions[num_transactions].items[transactions[num_transactions].count++] = item;
            token = strtok(NULL, ",");
        }
        num_transactions++;
    }
    fclose(fp);
}

// 统计每个商品的支持度
void count_item_support(int* item_support) {
    memset(item_support, 0, sizeof(int) * num_items);
    for (int i = 0; i < num_transactions; i++) {
        for (int j = 0; j < transactions[i].count; j++) {
            item_support[transactions[i].items[j] - 1]++;
        }
    }
}

// 检查一个项集是否频繁
int is_frequent(int* itemset, int size, int* item_support) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (item_support[itemset[i] - 1] < min_sup) return 0;
    }
    return 1;
}

// 打印一个项集
void print_itemset(int* itemset, int size) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        printf("%d ", itemset[i]);
    }
    printf("\n");
}

// 生成k+1项集
void generate_candidates(int* itemset, int size, int* candidates) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = i + 1; j < size; j++) {
            // 将两个项合并为一个新的项集
            int valid = 1;
            for (int k = 0; k < size - 1; k++) {
                if (k != i && k != j && itemset[k] != itemset[k+1]) {
                    valid = 0;
                    break;
                }
            }
            if (valid) {
                candidates[candidates[0]++] = itemset[i];
                candidates[candidates[0]++] = itemset[j];
            }
        }
    }
}

// 执行Apriori算法，输出频繁项集
void apriori() {
    int item_support[num_items];
    count_item_support(item_support);
    // 生成频繁1项集
    int frequent_items[num_items];
    int freq_count = 0;
    for (int i = 0; i < num_items; i++) {
        if (item_support[i] >= min_sup) {
            frequent_items[freq_count++] = i + 1;
        }
    }
    // 输出频繁1项集
    for (int i = 0; i < freq_count; i++) {
        printf("%d\n", frequent_items[i]);
    }
    // 生成频繁k项集
    int k = 2;
    while (1) {
        int candidates[(freq_count+1)*freq_count/2];
        candidates[0] = 0;
        generate_candidates(frequent_items, freq_count, candidates);
        if (candidates[0] == 0) break;
        freq_count = 0;
        for (int i = 0; i < candidates[0]; i += k) {
            // 检查一个候选项集是否频繁
            if (is_frequent(candidates+i+1, k, item_support)) {
                memcpy(frequent_items+freq_count, candidates+i+1, k*sizeof(int));
                freq_count += k;
                print_itemset(candidates+i+1, k);
            }
        }
        k++;
    }
}

int main(int argc, char** argv) {
    if (argc < 2) {
        printf("Usage: %s <filename>\n", argv[0]);
        return 0;
    }
    read_transactions(argv[1]);
    apriori();
    return 0;
}

这个实现是比较简单的，只考虑了整数类型的商品ID，而且没有使用任何优化技巧，但可以作为一个Apriori算法的入门实现。