基于MATLAB的Apriori关联规则挖掘算法实现

资 源 简 介

该项目提供MATLAB实现的Apriori关联规则挖掘算法，能够从交易数据中自动发现频繁项集和强关联规则。包含数据预处理、频繁项集逐层挖掘等功能，适合数据挖掘教学和基础研究应用。

详 情 说 明

基于Apriori算法的关联规则挖掘示例项目

项目介绍

本项目实现了经典的Apriori关联规则挖掘算法，用于从交易数据中自动发现频繁项集和强关联规则。该算法通过逐层搜索和剪枝策略，高效地挖掘数据中的关联模式，可广泛应用于购物篮分析、推荐系统、医疗诊断等多个领域。

功能特性

• 数据预处理：将原始交易数据转换为适合挖掘的二进制矩阵格式
• 频繁项集挖掘：通过逐层搜索的方式发现满足最小支持度阈值的频繁项集
• 关联规则生成：基于频繁项集产生满足最小置信度的强关联规则
• 结果可视化：提供关联规则的可视化显示和统计分析

使用方法

输入参数

• 交易数据库：文本文件或MATLAB矩阵格式
• 最小支持度阈值：数值型，范围[0,1]
• 最小置信度阈值：数值型，范围[0,1]
• 可选参数：最大规则长度、项目名称映射表等

输出结果

• 频繁项集列表：包含各个频繁项集及其支持度
• 关联规则集合：每条规则包含前件、后件、支持度、置信度和提升度
• 统计摘要：规则数量、最大频繁项集大小等统计信息
• 可视化图表：支持度-置信度散点图、规则网络图等

基本流程

1. 准备交易数据文件
2. 设置最小支持度和置信度阈值
3. 运行主程序进行关联规则挖掘
4. 查看生成的频繁项集和关联规则
5. 分析可视化结果和统计信息

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、频繁项集挖掘、关联规则生成和结果可视化等核心功能模块，通过协调各算法组件实现完整的关联规则挖掘流程，为用户提供从数据输入到结果分析的一体化解决方案。