MATLAB实现：基于Apriori算法的购物篮关联分析系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现经典的Apriori算法，支持自动挖掘交易数据中的频繁项集与关联规则。通过设置最小支持度与置信度阈值，可快速发现商品间的关联关系，适用于市场分析和商业决策场景。

详 情 说 明

购物篮关联分析系统——基于MATLAB的Apriori算法实现

项目介绍

本项目采用经典的Apriori算法，实现购物篮数据的关联规则挖掘分析。系统能够从交易数据中自动发现商品之间的关联关系，为市场营销策略、商品陈列优化等商业决策提供数据支持。通过灵活的阈值设置和直观的可视化展示，用户可快速获取有价值的商业洞察。

功能特性

• 频繁项集发现：自动识别交易数据中满足最小支持度的频繁项集
• 关联规则生成：基于频繁项集自动挖掘满足最小置信度的强关联规则
• 参数灵活可调：支持用户自定义最小支持度、最小置信度等关键参数
• 多维度可视化：提供频繁项集支持度分布、关联规则网络关系等多种图表展示
• 智能数据预处理：自动处理多种格式的原始数据，转换为算法要求的输入格式

使用方法

1. 准备数据文件：准备交易数据文件（支持.txt/.csv/.xlsx格式），每行代表一笔交易
2. 设置参数：根据需求设置最小支持度、最小置信度等参数阈值
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成数据预处理、频繁项集挖掘和规则生成
4. 查看结果：分析完成后可查看频繁项集列表、强关联规则及各类可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，大型数据集需要更高配置

文件说明

主程序文件整合了数据读取与清洗、参数配置、Apriori算法执行、规则提取与评估、结果可视化等完整分析流程的核心功能，通过结构化编程实现了从原始数据到最终分析报告的一站式处理。