数据挖掘实验：Apriori算法与关联规则实现

"叶志伟数据挖掘实验指导书(算法编程部分).docx" 该文档是针对数据挖掘领域的一份实验指导书，特别是针对Apriori算法的实现和应用。Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，主要用于关联规则的挖掘，即在大量数据中找出频繁出现的项集以及基于这些项集的强关联规则。 实验目的主要有两个方面：一是理解和掌握Apriori算法的工作原理，包括如何生成频繁项集和如何通过频繁项集生成关联规则；二是实际编程实现这个算法，并利用实验数据进行验证，从而获得有价值的分析结果。 实验内容分为三个部分：首先，实现Apriori算法，生成频繁项集；其次，实现Rule-generate算法，生成关联规则；最后，对算法进行分析，确保其正确性并能应用于实际数据。 Apriori算法的实现主要包括以下几个步骤： 1. 从单个项开始生成初始频繁项集L1。 2. 使用apriori-gen函数产生k项的候选集Ck，这里k代表项的数量。 3. 对每个交易t，检查它是否包含候选集中的元素，更新元素计数。 4. 如果候选集元素的支持度大于等于最小支持数minsup_count，将其添加到频繁项集Lk。 5. 这个过程重复，直到没有新的频繁项集可以找到，最终的L集合就是所有频繁项集的联合。 apriori-gen算法则负责产生候选集，通过合并已知的频繁项目集（Lk-1）来生成新的候选集Ck。如果候选集的子集在Lk-1中不频繁，那么就从候选集中删除该候选集。 has_infrequent_subset函数用于判断候选集中是否存在不频繁的子集，如果存在，则返回TRUE，表示该候选集应该被删除，否则返回FALSE。 Rule-generate函数用于生成关联规则，输入为频繁项目集L和最小信任度minconf。它会基于频繁项集生成满足最小信任度条件的关联规则。 这份实验指导书旨在帮助学生深入理解Apriori算法及其在数据挖掘中的应用，通过实际编程提升学生的动手能力和问题解决能力。通过实验，学生将能够处理数据集，执行事务操作，发现数据中的隐藏模式，并基于这些模式生成有洞察力的关联规则。