数据挖掘实验：Apriori算法与关联规则实践

该实验指导书是关于数据挖掘领域的实践教程，主要关注于Apriori算法的实现及其在关联规则挖掘中的应用。《数据挖掘与数据仓库》的2013年计算机学院计算应用实验1，针对的是学生对Apriori算法原理的理解和编程操作。 实验的核心目标有两个：一是让学生深入理解Apriori算法如何生成频繁集，以及如何基于这些频繁集生成关联规则集合。二是通过实际编程和数据分析，提升学生的实践能力，能够运用所学知识解决实际问题。实验强调了算法的细节，如Apriori算法的主要步骤包括： 1. Apriori算法：首先，输入数据集D和最小支持数minsup_count，目的是找出满足指定支持度阈值的频繁项目集L。通过迭代过程，从单个元素的频繁项目集开始，逐步扩展到k个元素的候选集Ck，然后通过检查每个交易集t中包含的候选集元素来更新项目的计数，最终筛选出k频繁项目集Lk。 2. apriori-gen函数：这个函数负责生成k-1频繁项目集的k-频繁项目集Ck。通过合并两个(k-1)频繁项目集，只有当合并后的项目集没有频繁子集时，才将其添加到Ck中，否则删除。 3. has_infrequent_subset函数：用于判断候选集c是否包含不频繁的子集，如果存在，则删除c，否则保留。 4. Rule-generate函数：此函数基于频繁项目集和最小置信度minconf，生成关联规则，规则通常表示为“如果A则B”的形式，其中A和B是频繁项目集，置信度是A导致B发生的频率。 整个实验分为三个部分：频繁项集的生成、关联规则的生成以及对算法的实际应用和分析。它既考察了理论知识的理解，也注重了动手实践能力的培养。此外，实验还明确了计划课时为2学时，表明这是一个综合性质的实验，旨在通过实践加深对数据挖掘基础算法的理解。 这份实验指导书提供了数据挖掘领域中Apriori算法的深入剖析，适合计算机科学专业的学生进行项目实践，提升他们在实际数据处理和规则挖掘中的技能。通过阅读和实践，学生可以掌握如何利用Apriori算法发现数据中的隐藏模式，并能将这些知识应用到实际工作中。