MATLAB实现Apriori算法挖掘频繁项集

资源摘要信息:"Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，它在数据挖掘领域中被广泛用于找出数据集中频繁出现的项集，进而生成关联规则。该算法基于一个重要的假设，即一个项集是频繁的，那么它的所有非空子集也必定是频繁的。此假设被称为Apriori属性。通过迭代方式，Apriori算法逐步找出所有频繁项集，这些项集中的项通常出现在一定比例的事务中。 标题中的 'my_apriori.rar_Apriori_Apriori算法实现_apriori matlab_my_apriori_频繁' 暗示了压缩包包含了一个用Matlab编写的程序文件，名称为 'my_apriori.m'。该程序文件是针对Apriori算法的实现，专为在Matlab环境中运行设计。Apriori算法在Matlab环境下的实现表明它能够利用Matlab的矩阵运算优势，以及其丰富的内置函数和可视化工具，来高效地处理数据集，并输出频繁项集。 描述明确指出，该程序的作用是挖掘数据集中的频繁项集，这通常是对数据进行初步分析的步骤，目的是为了找出数据中的强关联规则，这些规则可能揭示数据中不直观的、潜在的、有价值的关系。例如，在购物篮分析中，频繁项集的发现可以帮助零售商了解哪些商品经常被一起购买，从而用于营销决策或货架布局。 标签中列出的 'apriori', 'apriori算法实现', 'apriori__matlab', 'my_apriori', '频繁项集' 都是与这个资源紧密相关的关键术语。标签中的 'apriori' 和 'apriori算法实现' 直接指向算法本身，强调了其核心概念和实现方式。'apriori__matlab' 表明实现是基于Matlab语言的，'my_apriori' 可能表明这是一个个人或者特定团队开发的版本，而 '频繁项集' 是算法挖掘的主要目标。 最后，文件名称列表中的 'my_apriori.m' 表明该程序文件是一个Matlab脚本文件，文件名以 'm' 结尾是Matlab脚本文件的标准扩展名。通过这个文件，用户可以执行算法并获得结果，该结果是通过分析输入数据集得来的频繁项集。由于文件名中的 'my_' 前缀，这表明了文件可能包含特定于用户的自定义代码或函数，或者是为了区分其他同名的Apriori算法实现。"