《数据挖掘与数据仓库》课程实验指导书 (4).docx

《数据挖掘与数据仓库》课程实验指导书主要涵盖了Apriori算法的实现，这是一种用于关联规则挖掘的经典算法。实验旨在让学生深入理解Apriori算法的工作原理，并能够编程实现该算法，进行实际的数据挖掘操作。 实验的目标是掌握Apriori算法的两个关键阶段：频繁项集的生成和关联规则的生成。Apriori算法的核心思想是通过迭代的方式找出数据集中频繁出现的项集，并基于这些频繁项集生成强关联规则。以下是对实验内容的详细解释： 1. **频繁项集的生成**：Apriori算法首先从单个项开始，通过数据集计算每个项的支持度（即包含该项的事务比例）。如果项的支持度超过预设的最小支持数(minsup_count)，则将它们加入到频繁1项集(L1)。接着，算法生成2项的候选集(C2)，然后检查这些候选集在数据集中的支持度，以此类推，直到找不到新的频繁项集为止。这个过程由`apriori-gen`函数实现，它通过合并已知的频繁项集生成新的候选集，并删除不满足最小支持度的项。 2. **候选集产生算法**：`apriori-gen`函数通过比较当前频繁项集(Lk-1)的元素来生成k项的候选集(Ck)。这个过程包括查找具有相同前k-2项但不同k-1项的项集，然后合并这些项以创建新的候选集。 3. **删除不满足条件的候选集元素**：`has_infrequent_subset`函数用于检查候选集中的元素是否包含不频繁的子集。如果存在这样的子集，该候选集将被删除，因为根据Apriori性质，包含不频繁子集的项集本身不可能频繁。 4. **关联规则的生成**：一旦频繁项集确定，算法会通过`Rule-generate`函数生成关联规则。这涉及计算每个规则的置信度，即规则的支持度除以规则前提（即规则左侧）的支持度。只有当置信度大于或等于最小信任度(minconf)时，规则才被认为是强关联规则。 5. **递归生成规则**：`Genrules`算法递归地生成所有可能的规则。它从频繁k项集(lk)开始，生成所有可能的(m-1)项集的前提，然后计算并输出满足置信度阈值的规则。如果前提项集的大小大于1，算法将继续递归生成更具体的规则。 实验报告要求学生使用Java实现上述算法，并针对特定的样例数据进行调试和分析。同时，需要添加最小置信度的约束条件，以确保生成的规则具有实际意义。在编写代码时，需要注意集合的表示方式，以及如何有效地存储和操作项目集数据结构。 整个实验过程旨在培养学生的实践能力，通过亲手实现和运行Apriori算法，理解数据挖掘中关联规则挖掘的基本方法，以及如何利用这些规则进行数据洞察。在实验过程中可能会遇到数据处理、算法效率和规则解释等问题，这些问题的解决将加深对数据挖掘理论和实践的理解。