算法源码-相关性分析：apriori相关性分析(matlab).rar

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