Apriori算法用matlab实现

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，可以用来发现数据集中项之间的关联关系。下面是用MATLAB实现Apriori算法的基本步骤：

1. 加载数据集：将数据集存储在一个矩阵中。

2. 设置最小支持度：通过设置最小支持度来筛选出频繁项集。

3. 生成候选项集：通过遍历数据集，生成所有可能的项集。

4. 统计项集出现次数：遍历数据集，统计每个项集出现的次数。

5. 筛选频繁项集：根据最小支持度筛选出频繁项集。

6. 生成候选规则：根据频繁项集生成所有可能的规则。

7. 计算规则置信度：遍历数据集，计算每个规则的置信度。

8. 筛选强规则：根据最小置信度筛选出强规则。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，实现了Apriori算法的基本流程：

% 加载数据集
data = [1 2 3; 2 3 4; 1 2 4; 1 3 4; 2 3 4; 2 4 5; 1 3 5; 1 2 3 4];

% 设置最小支持度
minSupport = 0.3;

% 生成候选项集
C1 = unique(data);
C1 = num2cell(C1);
[C1{:}] = deal({});

for i = 1:size(data,1)
    for j = 1:size(data,2)
        C1{data(i,j)} = [C1{data(i,j)} i];
    end
end

% 统计项集出现次数
L1 = {};
for i = 1:length(C1)
    if length(C1{i})/size(data,1) >= minSupport
        L1{end+1} = i;
    end
end

% 筛选频繁项集
L = {L1};
k = 2;
while ~isempty(L{k-1})
    C = {};
    for i = 1:length(L{k-1})
        for j = i+1:length(L{k-1})
            if length(intersect(C1{L{k-1}(i)},C1{L{k-1}(j)}))/size(data,1) >= minSupport
                C{end+1} = union(C1{L{k-1}(i)},C1{L{k-1}(j)});
            end
        end
    end
    if isempty(C)
        break;
    end
    L{k} = {};
    for i = 1:length(C)
        if length(C{i})/size(data,1) >= minSupport && ~ismember(C{i},L{k})
            L{k}{end+1} = C{i};
        end
    end
    k = k + 1;
end

% 生成候选规则
rules = {};
for i = 2:length(L)
    for j = 1:length(L{i})
        for k = 1:length(L{i}{j})-1
            for m = k+1:length(L{i}{j})
                rule = [L{i}{j}(1:k-1) L{i}{j}(k+1:m-1) L{i}{j}(m:end)];
                if ~ismember(rule,rules)
                    rules{end+1} = rule;
                end
            end
        end
    end
end

% 计算规则置信度
support = zeros(1,length(rules));
confidence = zeros(1,length(rules));
for i = 1:length(data)
    for j = 1:length(rules)
        if ismember(rules{j},data(i,:))
            support(j) = support(j) + 1;
            if ismember(rules{j}(1),data(i,:))
                confidence(j) = confidence(j) + 1;
            end
        end
    end
end
confidence = confidence./support;

% 筛选强规则
strongRules = {};
for i = 1:length(rules)
    if confidence(i) >= minConfidence
        strongRules{end+1} = rules{i};
    end
end

需要注意的是，这段代码仅为示例，需要根据具体的数据集和需求进行修改和优化。