Apriori算法用matlab实现
时间: 2023-10-13 20:16:19 浏览: 39
Apriori算法是一种常见的数据挖掘算法,用于挖掘频繁项集和关联规则。下面是一个简单的Matlab实现:
```matlab
% 数据集
data = {'milk bread butter', 'bread butter', 'milk bread', 'milk', 'butter bread'};
% 最小支持度
minSup = 0.4;
% 最小置信度
minConf = 0.6;
% 将数据集转换为二进制矩阵
binaryData = zeros(length(data), length(unique(strsplit(strjoin(data), ' ')))));
for i = 1:length(data)
items = strsplit(data{i}, ' ');
for j = 1:length(items)
item = items{j};
binaryData(i, strfind(unique(strsplit(strjoin(data), ' ')), item)) = 1;
end
end
% 找到所有频繁项集
frequentItemSets = {};
frequentItemSets{1} = find(sum(binaryData, 1)/length(data) >= minSup);
k = 2;
while ~isempty(frequentItemSets{k-1})
candidateItemSets = combnk(frequentItemSets{k-1}, k);
frequentItemSets{k} = [];
for i = 1:size(candidateItemSets, 1)
support = sum(all(binaryData(:, candidateItemSets(i, :)), 2))/length(data);
if support >= minSup
frequentItemSets{k} = [frequentItemSets{k}; candidateItemSets(i, :)];
end
end
k = k + 1;
end
% 找到所有关联规则
rules = {};
for i = 2:length(frequentItemSets)
for j = 1:size(frequentItemSets{i}, 1)
itemSet = frequentItemSets{i}(j, :);
subsets = combnk(itemSet, i-1);
for k = 1:size(subsets, 1)
antecedent = subsets(k, :);
consequent = setdiff(itemSet, antecedent);
support = sum(all(binaryData(:, itemSet), 2))/length(data);
confidence = support/sum(all(binaryData(:, antecedent), 2))/length(data);
if confidence >= minConf
rules{end+1, 1} = antecedent;
rules{end, 2} = consequent;
rules{end, 3} = confidence;
end
end
end
end
% 显示结果
disp('频繁项集:');
for i = 1:length(frequentItemSets)
if ~isempty(frequentItemSets{i})
disp(['长度为', num2str(i), '的频繁项集:']);
for j = 1:size(frequentItemSets{i}, 1)
disp(unique(strsplit(strjoin(unique(strsplit(strjoin(data(:, frequentItemSets{i}(j, :))), ' ')), ' '), ' ')));
end
end
end
disp('关联规则:');
for i = 1:size(rules, 1)
disp([unique(strsplit(strjoin(unique(strsplit(strjoin(data(:, rules{i, 1})), ' ')), ' '), ' ')), '->', unique(strsplit(strjoin(unique(strsplit(strjoin(data(:, rules{i, 2})), ' ')), ' '), ' ')), '置信度:', num2str(rules{i, 3})]);
end
```
这个程序将数据集转换为二进制矩阵,并使用循环逐步查找频繁项集和关联规则。在查找频繁项集时,程序使用组合算法(`combnk`函数)生成候选项集,并计算它们的支持度。在查找关联规则时,程序使用组合算法生成前件和后件,并计算它们的置信度。最后,程序将结果显示在命令窗口中。
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