Apriori算法Matlab源码

资 源 简 介

Apriori算法Matlab源码

详 情 说 明

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，主要用于发现数据集中频繁出现的项集以及它们之间的关联关系。该算法的核心思想基于先验性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。

在Matlab实现中，Apriori算法通常包含以下几个关键步骤：

扫描整个数据集，计算所有单项的支持度，筛选出满足最小支持度阈值的频繁1项集。

通过连接步骤将频繁(k-1)项集进行组合，生成候选k项集。这里需要特别注意避免重复生成相同的候选集。

对候选k项集进行剪枝，利用先验性质删除那些包含非频繁子集的候选集。

再次扫描数据集，计算剩余候选集的支持度，筛选出真正的频繁k项集。

重复上述过程，直到不能再生成更大的频繁项集为止。

在获得所有频繁项集后，算法会进一步生成关联规则。每条规则的强度可以通过支持度和置信度来度量： 支持度表示规则在数据集中出现的频率 置信度表示规则前件出现时后件也出现的概率

Matlab实现Apriori算法时需要特别注意内存管理，因为随着项集大小的增加，候选集的数量可能会呈指数级增长。优化的方式包括使用位图表示项集、采用垂直数据格式等。