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Apriori算法及其实现
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更新于2023-03-16
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经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。信息技术的不断推广应用,如何充分利用这些数据信息为各个行业决策者提供决策支持成为一个十分迫切的又棘手的问题,人们除了利用现有的关系数据库标准查询语句得到一般的直观的信息以外,必须挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系。著名的Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法。 本文通过对Apriori算法的基本思想,挖掘出内含的数据关系,并实现Apriori算法。
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灰色关联度 源程序(完整版)
clear;clc;
yangben=[
47.924375 25.168125 827.4105438 330.08875 1045.164375 261.374375
16.3372 6.62 940.2824 709.2752 962.1284 84.874
55.69666667 30.80333333 885.21 275.8066667 1052.42 435.81
]; %样本数据
fangzhen=[
36.27 14.59 836.15 420.41 1011.83 189.54
64.73 35.63 755.45 331.32 978.5 257.87
42.44 23.07 846 348.05 1025.4 296.69
59.34 39.7 794.31 334.63 1016.4 317.27
52.91 17.14 821.79 306.92 1141.94 122.04
4.21 4.86 1815.52 2584.68 963.61 0.00
6.01 2.43 1791.61 2338.17 1278.08 30.87
3.01 1.58 1220.54 956.14 1244.75 3.91
25.65 7.42 790.17 328.88 1026.01 92.82
115.80 27 926.5 350.93 1079.49 544.38
12.63 8.75 1055.50 1379.00 875.10 1.65
]; %待判数据
[rows,cols]=size(fangzhen);
p=0.5;&&& %分辨系数
[m,n]=size(yangben);&&&&&&
R=[];
for irow=1:rows
&&&& yy=fangzhen(irow,:);
&&&& data=[yy;yangben];
&&&& data_gyh1=mean(yangben)
&&&& for i=1:m+1
&&&&&&&& for j=1:n
&&&&&&&&&&&& data_gyh(i,j)=data(i,j)/data_gyh1(j);
&&&&&&&& end
&&&& end
&&&&
&&&& for i=2:m+1
&&&&&&&& for j=1:n
&&&&&&&&&&&& Dij(i-1,j)=abs(data_gyh(1,j)-data_gyh(i,j));
&&&&&&&& end
&&&& end
&&&& Dijmax=max(max(Dij));
&&&& Dijmin=min(min(Dij));
&&&&
&&&& for i=1:m
&&&&&&&& for j=1:n
&&&&&&&&&&&& Lij(i,j)=(Dijmin+p*Dijmax)/(Dij(i,j)+p*Dijmax);
&&&&&&&& end
&&&& end
&&&&
&&&& LijRowSum=sum(Lij');
&&&&
&&&& for i=1:m
&&&&&&&& Rij(i)=LijRowSum(i)/n;
&&&& end
&&&& R=[R;Rij];
end
R
求灰色关联度矩阵源代码
!"# $%&' #(""")***)
+*,
))-*)./*)
*
*,*0+)++*)
+
)*
*)*,/*).*)
*))1*0
-*+23
4-*+205-*+3
4124-*+3
6%&27413-)1)
*,/
26%&8
9+:2*; 3
2+
<<<=2
<<<(2*=3
<<<198>8*82(8:3
<<</2/198>8*:
<<<2198>8*:
<<</2/
<<<2
-)?*,)/11
)*,
//2//
2
2+
<<<@2
<<<<<<<1988*
8@2A7//5>8*8@A7//8:
<<<
))
2+
<<198418*82
8*88<:<<<
基于 matlab 灰色关联度计算的实现
B 年 月 C 日 星期五 上午 B
24//
.)0
(*'%%DED%(F*)D1*0
*G#*-'E *G<<<<<<
数据初值化处理
/42/05/3
.2*;/3
2./9.:3
/42/053
分辨系数选择
H203
*.8$)*83
/4/2./49.:3
*42*/4//43
42*434 在数据初值化后实际为
零
4/2//*43
24AH74/3
4I205*4AH74/3得到关联系数
2*4I885.3<<<<<得到邓氏面积关联度
我们根据图 的步骤和图 的数据进行编程实现,程序如下:
清除内存空间等
3
*3
3
载入源数据 其实这里可以载入 / 表格的
23<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<参与评价的人数
2G3<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<参与评价的指标个数
42;*3<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<数据矩阵
42;*3<<<<<<<<<<<<偏差结果的求取矩阵
4J2;*3<<<<<<<<<<<<<相关系数计算矩阵
429JCCCJCJCJC:3
429CCCJJCJJJ:3
J429GC0BGJ0JJGJ0BG0CKJK0GGJ0GGJ0KG0G
JK0BJK0CJJG0G0CJG0KJ00:3
G4290J0G0G0G00K0J0C0K0GG00
B:3<<<指标数
4294848J48G48:3<<最后使用到的数据矩阵
寻找参考列
/29/4/4/J4/G4:3<<取每列的
最大值(指标的最大值)
计算偏差结果
23
+)L2A<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<为什么这个地方会出问题
呢
<<<@2
<<<<<<<4@2*4@/3
<<<3
<<<2A3
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