数据挖掘与数据仓库实验：Apriori算法实现

该文档是《数据挖掘与数据仓库》课程的实验指导书，专注于Apriori算法的实现，旨在让学生掌握关联规则挖掘中的频繁集生成和规则生成过程。实验内容包括Apriori算法的编程实现、关联规则的生成及分析。实验步骤详细介绍了Apriori算法及其辅助函数，如apriori-gen和has_infrequent_subset，以及Rule-generate用于生成强关联规则。 在数据挖掘领域，Apriori算法是一种经典的挖掘频繁项集和关联规则的方法。该算法的核心思想是通过迭代生成不同长度的候选集，并基于这些候选集找出频繁项集。在实验中，学生需要理解并实现以下部分： 1. **Apriori算法**：首先，通过数据集D和最小支持数(minsup_count)生成1项集L1。接着，不断迭代生成k项集（k>1），每次迭代中，使用apriori-gen函数产生k个元素的候选集Ck，并检查每个候选集元素在数据集中的支持度。如果支持度达到minsup_count，则将其添加到频繁项目集Lk。最后，将所有k项集合并成最终的频繁项目集L。 2. **apriori-gen算法**：此辅助函数用于从(k-1)-频繁项目集Lk-1生成k-候选项目集Ck。它通过比较Lk-1中的项集，找到共享前k-2个元素但第k-1个元素不同的项集，组合它们生成新的候选项目集c。如果c的任何子集在Lk-1中不频繁，则从Ck中删除c。 3. **has_infrequent_subset函数**：这个函数用于检查候选集c中的任何(k-1)-子集是否在Lk-1中频繁。如果找到一个不频繁的子集，函数返回TRUE，表示c应该从候选集中删除。否则，如果所有子集都在Lk-1中频繁，函数返回FALSE，c保留。 4. **Rule-generate函数**：此函数输入频繁项目集L和最小信任度(minconf)，用于生成满足最小置信度的强关联规则。规则通常形式为“如果A发生，则B可能发生”，其中A是规则的前件，B是后件。置信度计算为P(B|A) = P(A ∩ B) / P(A)。如果P(B|A)大于或等于minconf，则规则被认为是强关联规则。 通过这个实验，学生不仅能够理解Apriori算法的原理，还能通过实际编程锻炼解决问题的能力，学习如何处理数据集、计算支持度和置信度，以及如何分析和解释挖掘出的关联规则。这有助于他们在数据挖掘和数据仓库领域建立起扎实的基础。