C语言实现Apriori关联规则算法详解与步骤

Apriori算法是一种在数据挖掘领域广泛应用的关联规则学习方法，它用于发现大规模交易数据集中项集之间的频繁模式，进而推导出具有潜在商业价值的关联规则。C语言版本的Apriori算法实现主要用于教学和实践中的编程练习，帮助理解算法的工作原理。 该C语言实现的核心步骤如下： 1. **频繁项集的生成**: 首先，从数据库D中进行初始扫描，找出所有支持度（即出现频率）不低于用户指定的最小支持度（minsup）的项集，这些项集被存储在L1中。最小支持度是用户定义的一个阈值，用来筛选出具有普遍性的频繁模式。 2. **递归过程**: 然后，算法进入递归阶段，通过多次遍历数据库D，每次迭代生成一个新的频繁项集。例如，L2包含L1中的每个项与其他项的组合，只有当这些组合的出现次数达到或超过minsup时，才会被添加到L2中。这个过程会重复进行，直到没有新的频繁项集可以生成，或者满足终止条件（如达到预设的项集深度或最大频繁项集数量）。 3. **结构化数据存储**: 在代码中，使用结构体`trans`来表示事务（包含交易ID和包含的项），`itemAndSup`结构体则表示一个项及其对应的出现次数（支持度）。数据存储在`ArrayList`对象`tData`、`C0`和`L0`中，分别用于记录事务、频繁项集候选集和最终频繁项集。 4. **用户界面**: 程序界面包括一个Form1，其中包含了用于输入最小支持度、执行算法以及显示结果的控件。用户可以通过`AddItem_Click`事件触发添加新事务的操作，同时提供了重置（Reset）、添加事务（AddItem_Click）等功能。 5. **算法控制流程**: 通过`step`变量管理递归的层次，`finish`标志判断是否已达到算法的结束条件。当所有可能的频繁项集都被发现或者达到预设的结束条件时，算法停止，将结果分别显示在`TDataView`、`CResultView`和`LResultView`控件中。 总结来说，C语言实现的Apriori算法着重展示了如何通过程序逻辑来执行频繁项集的计算和频繁规则的挖掘，这对于理解数据挖掘的基本概念和技术实现有着直观的帮助。此外，它还强调了算法设计中数据结构的选择和用户界面的交互，对于开发实际应用中的数据处理系统具有参考价值。