function itemset=generatesubset(frequency1,data)
M=length(data);
flag=0;
for j=1:M
if data(1,j)~=0
flag=flag+1;
index(1,flag)=frequency1(j,1);
end
end
if flag<=1
itemset=0;
else
for k=2:flag
for i=1:k
flag_a=0;
flag_b=0;
for j=1:flag
if i==1
flag_a=flag_a+1;
item(flag_a,1)=index(1,flag_a)*10^(k-i);
itm(flag_a,1)=index(1,flag_a);
leng(i)=length(itm(:,i));
end
if i>1
flag_a=flag_a+1;
for m=1:leng(i-1)
if index(1,flag_a)>it(m,1)
flag_b=flag_b+1;
item(flag_b,i)=item(m,i-1)+index(1,flag_a)*10^(k-i);
itm(flag_b,1)=index(1,flag_a);
leng(i,1)=length(itm(:,1));
end
end
end
end
it=itm;
clear itm
end
itemset(1:leng(i,1),k-1)=item(1:leng(i,1),k);
clear item
end
end
itemset=itemset;
% for k=2:flag
% flag_b=0;
% for i=1:k
% flag_a=0;
% for j=1:flag
% if i==1
% flag_a=flag_a+1;
% ite(flag_a,1)=index(1,j);
% itm(flag_a,i)=ite(flag_a,1);
% len(1,1)=0;
% flag_b=flag_b+1;
% item(flag_b,1)=ite(flag_a,1)*10^(k-i);
% ittt=itm;
% end
% if i>1
% flag_a=flag_a+1;
% ite(flag_a,1)=index(1,j);
% itm(flag_a,i)=it(j,1);
% len_a=0;
% for ii=1:length(item(:,i-1))
% if item(ii,i-1)~=0
% len_a=len_a+1;
% end
% end
% len(i,1)=len(i-1,1)+len_a;
% flag_d=0;
% for ii=1:length(item(:,i-1))
% if item(ii,i-1)~=0
% flag_d=flag_d+1;
% end
% end
% for m=1:flag_d
% if ite(flag_a,1)>it(m,1)
% flag_b=flag_b+1;
% item(flag_b,i)=item(len(i-1)+m,i-1)+ite(flag_a,1)*10^(k-i);
% ittt(flag_b-flag_d,1)=ite(flag_a,1);
% end
% end
% % clear m
% end
% end
% flag_f=0;
% for ii=1:length(ittt(:,1))
% if ittt(ii,1)~=0
% flag_f=flag_f+1;
% itt(flag_f,1)=ittt(ii,1);
% end
% end
% it=itt;
% end
% flag_e=0;
% for ii=1:length(item(:,k))
% if item(ii,k)~=0
% flag_e=flag_e+1;
% end
% end
% itemset(1:flag_e,k-1)=item(len(k)+1:flag_b,k);
% clear item ite itm i j len flag_a flag_b flag_d flag_e ii itt ittt
% end
《算法源码-相关性分析:Apriori相关性分析(MATLAB)》 在信息技术领域,数据挖掘是一项至关重要的任务,它旨在从海量数据中发现有价值的信息和知识。相关性分析是数据挖掘中的一个核心部分,用于识别数据集中项集之间的关联规则。Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法,由R Agrawal和R Srikant在1994年提出,主要应用于市场篮子分析,找出商品间的购买关联性。本资料包提供的源码是用MATLAB实现的Apriori算法,为理解和应用该算法提供了直观的平台。 Apriori算法的核心思想是基于频繁项集的生成和剪枝。算法通过扫描数据集找到频繁出现的单个元素,然后生成并检查所有可能的2项集,接着是3项集,依此类推,直到找不到新的频繁项集。这个过程中,Apriori性质起到了关键作用,它指出如果一个项集是频繁的,那么它的任何子集也必须是频繁的。这允许我们在检查较大数据集之前排除许多不可能成为频繁项集的候选。 MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化工具,其简洁的语法和丰富的库函数使其成为实现Apriori算法的理想选择。在提供的源码中,我们可能看到以下几个关键部分: 1. 数据预处理:将原始数据转换为适合Apriori算法的形式,如交易数据转化为项集列表。 2. 生成频繁项集:通过迭代生成不同大小的项集,每次迭代都基于前一次的结果。 3. 支持度计算:衡量项集在所有交易中出现的频率,是确定频繁项集的基础。 4. Apriori剪枝:利用Apriori性质避免无效的候选项集生成,显著减少计算量。 5. 关联规则生成:根据支持度和置信度生成关联规则,置信度表示从一个项集到另一个项集的转移概率。 通过学习和理解这段MATLAB源码,开发者不仅可以掌握Apriori算法的实现细节,还能了解到如何在实际问题中应用和优化关联规则学习。此外,这也为进一步研究更复杂的数据挖掘技术,如FP-growth或Eclat等算法提供了基础。 这个MATLAB实现的Apriori相关性分析源码是一份宝贵的教育资源,对于数据科学家、计算机科学专业的学生以及对数据挖掘感兴趣的任何人都极具价值。通过深入研究和实践,你可以提升自己的数据挖掘技能,更好地理解和利用数据中的隐藏关联。




















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