MATLAB关联规则挖掘工具包

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的关联规则挖掘流程，集成Apriori算法，支持自定义最小支持度和置信度阈值，含数据预处理模块，可高效分析事务型数据集，并提供英文用户手册便于使用。

详 情 说 明

MATLAB关联规则挖掘系统（含英文用户手册）

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的关联规则挖掘系统，实现了完整的Apriori算法。系统能够从事务型数据中自动发现频繁项集和关联规则，提供数据预处理、规则挖掘、结果分析和可视化等全流程功能。项目包含详细的英文用户手册，方便国际用户使用和理解。

功能特性

• Apriori算法实现：高效挖掘频繁项集和关联规则
• 灵活参数配置：支持自定义最小支持度和置信度阈值
• 数据预处理模块：处理多种格式的事务数据集
• 多维结果分析：按支持度、置信度、提升度等指标排序筛选规则
• 可视化分析：生成关联规则强度热力图和支持度分布图
• 完整输出体系：支持结果导出和分析报告生成

使用方法

1. 准备数据：准备事务数据集（.mat或.csv格式）

- 矩阵格式：每行代表一个事务，每列为项的存在与否（0/1） - 单元格数组：每个单元格包含一个事务的项集列表

1. 设置参数：配置挖掘参数

- 最小支持度：0.01-1.0之间的数值 - 最小置信度：0.01-1.0之间的数值 - 最大规则长度：正整数

1. 运行系统：执行主程序开始关联规则挖掘

1. 查看结果：系统将输出

- 频繁项集列表（项集内容、支持度计数、相对支持度） - 关联规则表（规则编号、前后件项集、支持度、置信度、提升度） - 可视化图表（支持度分布条形图、关联规则热力图） - 导出文件（规则结果CSV、分析报告TXT）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（推荐）
• 足够的内存处理大型数据集

文件说明

主程序文件整合了关联规则挖掘的完整流程，包含数据加载与格式检查、参数设置与验证、Apriori算法执行、频繁项集生成、关联规则提取与评估、结果可视化展示以及分析报告导出等核心功能模块，为用户提供一站式的数据挖掘解决方案。