def createC1.docx

Apriori算法实现关联规则挖掘 Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过频繁项集的生成来发现关联规则。下面是Apriori算法的实现细节： createC1函数 createC1函数用于生成频繁项集C1。该函数将数据集dataSet转换为一个集合列表c1，然后对其进行排序。将c1中的每个元素转换为一个frozenset，并返回。 scanD函数 scanD函数用于扫描数据集D，统计候选项集Ck在D中的支持度。该函数将候选项集Ck与数据集D进行比较，统计每个候选项在D中的出现次数，并将其存储在ssCnt字典中。该函数将候选项集Ck的支持度计算结果返回。 aprioriGen函数 aprioriGen函数用于生成候选项集Ck。该函数将频繁项集Lk_1与k-2个元素的子集进行组合，生成新的候选项集Ck。 apriori函数 apriori函数是Apriori算法的主函数。该函数将数据集dataSet与最小支持度minSupport作为输入，生成频繁项集L和支持度数据supportData。该函数首先生成C1，然后使用scanD函数统计C1的支持度，最后使用aprioriGen函数生成候选项集Ck，并对其进行支持度计算。 generateRules函数 generateRules函数用于生成关联规则。该函数将频繁项集L和支持度数据supportData作为输入，生成关联规则bigRuleList。该函数首先将频繁项集L分解为频繁项集freqSet和规则头H，然后使用calcConf函数计算规则的置信度，并将其添加到bigRuleList中。 calcConf函数 calcConf函数用于计算规则的置信度。该函数将频繁项集freqSet、规则头H、支持度数据supportData和最小置信度minConf作为输入，计算规则的置信度，并将其与规则头H一起返回。 Apriori算法通过频繁项集的生成来发现关联规则，并使用置信度计算来过滤规则。该算法广泛应用于数据挖掘、推荐系统等领域。