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正文內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嶒瀳蟾?編輯修改稿)

2025-08-31 01:37 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 |D|=9。 某超市的銷售項目的事務(wù)記錄(1) 在算法的第一次迭代時,每個項都是候選1項集的集合C1的成員。算法簡單地掃描所有的事務(wù),對每個項的出現(xiàn)次數(shù)計數(shù)。(2) 假設(shè)最小支持度計數(shù)為2,即,min_sup=2??梢钥隙l繁1項集的集合L1。(3) 為了發(fā)現(xiàn)頻繁2項集的集合L2,算法使用L1和L1的連接C2。注意,在剪枝步中,沒有候選從C2中刪除,因為這些候選的每個子集也是頻繁的。(4) 掃描數(shù)據(jù)庫D中的事務(wù),累計C2中每個候選相集的支持計數(shù)。(5) 然后確定頻繁2項集的集合L2,它由C2中滿足最小支持度的候選2項集組成。(6) 候選3項集的集合C3的產(chǎn)生要用到Apriori的逐層搜索技術(shù),頻繁項集的所有子集都必須是頻繁的,給定一個候選k項集,只需要檢查它們的(k1)項集是否頻繁。(7) 掃描D中事務(wù)以確定L3,它由C3中滿足最小支持的的候選3項集組成。(8) 算法使用L3和L3連接產(chǎn)生候選4項集C4。盡管會產(chǎn)生結(jié)果{I1,I2,I3,I5},但是這個項集被剪去,因為它的子集{ I2,I3,I5}不是頻繁的。所以C4=空集,所以算法終止,找出所有的頻繁項集。,最小支持度為2Matlab是由美國mathworks公司發(fā)布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設(shè)計的高科技計算環(huán)境。它將數(shù)值分析、矩陣計算、科學數(shù)據(jù)可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中,為科學研究、工程設(shè)計以及必須進行有效數(shù)值計算的眾多科學領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案,并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計語言(如C、Fortran)的編輯模式,代表了當今國際科學計算軟件的先進水平。Matlab的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣,它的指令表達式與數(shù)學、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,F(xiàn)ORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優(yōu)點,使MATLAB成為一個強大的數(shù)學軟件。由于Matlab使用矩陣作為其基本數(shù)據(jù)單位,所以使用Matlab進行Apriori算法的編輯有著先天的優(yōu)勢,可以使代碼簡潔易懂。下面就來介紹用Matlab編寫的Apriori算法。以下為基于Matlab的Apriori算法的源代碼以及相關(guān)解釋。sup=2。 %假設(shè)支持度為2shw=[1 1 0 0 1。0 1 0 1 0。0 1 1 0 0。1 1 0 1 0。1 0 1 0 0。 0 1 1 0 0。1 0 1 0 0。1 1 1 0 1。1 1 1 0 0]。 %shw是事務(wù)矩陣,行表示一個事務(wù),列表示項目;若某一事務(wù)沒有某項,則該項目用0表示。,每個項目都用數(shù)字表示。shw = 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0[m1,n1]=size(shw)。 m1 = 9n1 = 5%尋找1項集col=(1:n1)39。col = 1 2 3 4 5count_sup=sum(shw,1)39。 %求出所有候選項集C1的支持度count_sup = 6 7 6 2 2temp=find(count_sup=sup)。 %查找候選項集C1中支持度2的項集,生成頻繁項集L1temp = 1 2 3 4 5col=col(temp)。count_col_sup=count_sup(temp)。L1=[col count_col_sup]。L1 = 1 6 2 7 3 6 4 2 5 2%產(chǎn)生
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【總結(jié)】 學號:3