C语言实现基础Apriori关联规则挖掘

"C语言实现Apriori算法，用于关联规则挖掘，无优化，基础功能完备。" Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，由Rakesh Agrawal和Rajeev Srikant在1994年提出。它的核心思想是通过迭代的方式找出数据库中频繁出现的项集，并基于这些频繁项集生成强关联规则。在这个C语言实现的版本中，程序主要包含了事务数据的结构、项集和支持度计数的结构，以及一个简单的用户界面。 在Apriori算法中： 1. **事务（Transaction）**：事务是由多个项组成的集合，每个事务都有一个唯一的标识符（tID）和一个包含所有项的ArrayList（items）。在C语言实现中，`struct trans`用来表示事务。 2. **项集（Itemset）和支持度（Support）**：`struct itemAndSup`包含了一个项集（items）和其支持度（sup）。支持度是一个项集在所有事务中出现的频率，是衡量项集频繁程度的指标。 3. **最小支持度阈值（Minimum Support Count Threshold）**：在代码中，`minSup`变量定义了挖掘频繁项集的最小支持度标准。只有满足这个支持度的项集才会被进一步考虑。 4. **L的超集（C0）和频繁k项集（L0）**：C0存储的是当前阶段所有可能的候选项集，L0则存储频繁项集。这些集合随着算法的迭代不断更新。 5. **步骤数（step）和算法完成状态（finish）**：`step`用于追踪算法执行的阶段，`finish`标志表明算法是否已经完成。 在C#的窗体应用中，`Form1_Load`事件处理函数初始化界面，`Reset`函数清空了数据结构和界面显示。`AddItem_Click`等按钮点击事件可能用于添加事务数据或触发算法执行。 在实际实现中，Apriori算法通常包括以下步骤： 1. **生成项集C1**：从所有事务中提取单个项，形成1项集，并计算它们的支持度。 2. **生成L1**：保留那些支持度大于等于最小支持度阈值的1项集，形成频繁1项集L1。 3. **生成C2**：从L1的所有项对中生成2项集C2。 4. **生成L2**：计算C2中每个2项集的支持度，保留满足条件的2项集形成L2。 5. **继续迭代**：重复步骤3和4，直到无法生成新的频繁项集为止。 这个C语言实现可能没有进行优化，这意味着它可能不会处理大规模数据集，且效率较低。常见的优化策略包括使用位向量表示项集以节省空间，以及使用自底向上的方法避免无效的候选项集生成。不过，对于教学和理解Apriori算法的基本工作原理，这个基础实现是一个很好的起点。