基于MATLAB的apriori算法代码

以下是基于MATLAB的apriori算法代码示例：

% 数据集
data = {'A', 'B', 'C', 'D';...
        'B', 'C', 'E';...
        'A', 'B', 'C', 'E';...
        'B', 'E';...
        'A', 'D', 'E'};
    
% 设定支持度和置信度阈值
support_threshold = 0.6;
confidence_threshold = 0.8;

% 初始化候选项集
C1 = unique([data{:}]); % 获取所有元素
C1 = cellfun(@(x) {x}, C1); % 将每个元素转换为单独的项集

% 获取事务数
transaction_count = size(data, 1);

% 获取支持度计数
[~, support_count] = count_itemsets(data, C1);

% 获取频繁项集
frequent_itemsets = C1(support_count >= support_threshold * transaction_count);

% 迭代获取更高阶的频繁项集
k = 2;
while ~isempty(frequent_itemsets{k-1})
    % 生成候选项集
    Ck = generate_candidate_itemsets(frequent_itemsets{k-1}, k);
    
    % 获取支持度计数
    [Ck, support_count] = count_itemsets(data, Ck);
    
    % 获取频繁项集
    frequent_itemsets{k} = Ck(support_count >= support_threshold * transaction_count);
    
    % 增加阶数
    k = k + 1;
end

% 输出频繁项集
disp('Frequent itemsets:');
disp(frequent_itemsets);

% 迭代输出关联规则
for i = 2:k-1
    for j = 1:length(frequent_itemsets{i})
        itemset = frequent_itemsets{i}{j};
        for k = 1:i-1
            for l = 1:length(itemset)
                antecedent = nchoosek(itemset, l);
                for m = 1:size(antecedent, 1)
                    consequent = setdiff(itemset, antecedent(m, :));
                    confidence = support_count{itemset} / support_count{antecedent(m, :)};
                    if confidence >= confidence_threshold
                        disp([num2str(antecedent(m, :)), ' => ', num2str(consequent), ' (confidence = ', num2str(confidence), ')']);
                    end
                end
            end
        end
    end
end

% 计算项集在数据集中的支持度计数
function [itemsets, support_count] = count_itemsets(data, itemsets)
    itemset_count = length(itemsets);
    transaction_count = size(data, 1);
    support_count = cell(1, itemset_count);
    
    for i = 1:itemset_count
        support_count{i} = 0;
        for j = 1:transaction_count
            if all(ismember(itemsets{i}, data{j}))
                support_count{i} = support_count{i} + 1;
            end
        end
    end
end

% 生成候选项集
function candidate_itemsets = generate_candidate_itemsets(frequent_itemsets, k)
    itemset_count = length(frequent_itemsets);
    candidate_itemsets = cell(1, itemset_count^2);
    
    index = 1;
    for i = 1:itemset_count
        for j = i+1:itemset_count
            itemset1 = frequent_itemsets{i};
            itemset2 = frequent_itemsets{j};
            
            % 只有前k-2项相同的项集才能合并
            if all(itemset1(1:k-2) == itemset2(1:k-2))
                candidate_itemsets{index} = sort([itemset1, itemset2]);
                index = index + 1;
            end
        end
    end
    
    candidate_itemsets(index:end) = [];
end

在这个例子中，我们使用一个小的数据集，并设定支持度阈值为0.6，置信度阈值为0.8。代码首先获取所有单一元素作为候选项集，并迭代从中筛选出频繁项集。然后，它迭代输出所有可能的关联规则，并根据置信度阈值筛选出高置信度的规则。最后，它输出所有频繁项集和高置信度的关联规则。

请注意，该算法代码仅用于演示目的，并不是最优解。实际上，可以使用更高效的方法来实现apriori算法。