MATLAB实现的Apriori关联规则挖掘系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了完整的Apriori算法，支持从数据中自动挖掘频繁项集和关联规则。通过逐层迭代与剪枝策略，系统高效找出满足最小支持度与置信度的强规则，并提供可视化结果展示，帮助用户快速洞察数据内在关联。

详 情 说 明

基于Apriori算法的关联规则挖掘系统

项目介绍

本项目是一个完整的关联规则挖掘系统，实现了经典的Apriori算法。系统能够从事务数据库中自动发现频繁项集，并生成有价值的强关联规则。通过优化的数据结构和剪枝策略，算法能够高效处理大规模数据集，同时提供直观的可视化分析和性能统计。

功能特性

• 频繁项集挖掘：采用逐层搜索策略，通过候选项集生成与剪枝技术，找出所有满足最小支持度阈值的项集
• 关联规则生成：基于频繁项集自动推导满足最小置信度要求的强关联规则，计算提升度等关键指标
• 结果可视化：生成频繁项集支持度柱状图和关联规则网络关系图，直观展示挖掘结果
• 性能分析：实时监控算法执行时间和内存使用情况，提供规则数量统计报告
• 算法优化：采用哈希树结构加速候选项集支持度计数，实现高效搜索与计算

使用方法

1. 准备输入数据：事务数据库支持矩阵或单元格数组格式，每行表示一个事务，每列为项的存在标志或项标识符
2. 设置算法参数：

- 最小支持度阈值（0-1之间的数值） - 最小置信度阈值（0-1之间的数值） - 最大项集大小（可选参数）

1. 执行算法：运行主程序启动关联规则挖掘流程
2. 查看结果：

- 频繁项集列表（按支持度降序排列） - 强关联规则（按置信度降序排列，包含支持度、置信度、提升度） - 可视化图表展示 - 性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备足够内存处理目标数据集（推荐4GB以上）
• 支持绘图功能的图形显示界面

文件说明

主程序文件整合了完整的Apriori算法实现流程，包含数据预处理、候选项集生成、支持度计算、频繁项集筛选、关联规则推导、结果输出与可视化等核心功能模块。该文件作为系统入口，协调各算法组件的执行顺序，并负责参数验证、性能监控和最终报告生成。