一、DataMiningApriori程序
用eclipse打开，把三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置
在F:\DataMiningSample\FPmining文件夹下面，即可运行
二、FP-growth程序
1、包括程序源文件和编译生成的可执行原件
2、程序运行方法
把FP_Growth.exe可执行文件与三个测试数据mushroom、accidents
和T10I4D100K放置在同一个文件夹下面，双击FP_Growth.exe，即可
顺序挖掘mushroom、accidents和T10I4D100K事物数据集中的频繁
模式，阈值设定见testfpgrowth.cpp文件中的main函数
三、Eclat程序直接用eclipse打开执行
三、输出的频繁模式及支持度文件示例给出了部分输出文件，由于全部输出文件
太大，所有没有全部给出，可以由执行程序得出
基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序.rar （42个子文件） 
基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序共享版 测试数据 
accidents.dat 218KB mushroom.dat 557KB T10I4D100K.dat 3.84MB Apriori及FP-growth源程序及输出 输出的频繁模式及支持度文件示例 T10I4D100Kthreshold0.5.dat 16KB accidents_threshold_60 46KB mushroom_threshold_25 117KB FP-growth fpgrowth.h 287B fptree.h 801B fpgrowth.cpp 2KB item.h 856B data.cpp 3KB
FP_Growth.exe 163KB data.h 485B fptree.cpp 5KB
readme.txt 286B testfpgrowth.cpp 1KB item.cpp 841B DataMiningApriori .project 393B src com pku yangliu AprioriFPMining.java 9KB .settings org.eclipse.jdt.core.prefs 629B .classpath 301B bin com pku yangliu AprioriFPMining.class 10KB readme.txt 610B 频繁模式挖掘实验结果yangliu-done.txt 5KB
DMStar组-基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘project答辩PPTV5.0.ppt 3.26MB Eclat源程序及输出 输出频繁模式及支持度示例 mushroom-25.dat 115KB mushroom-20.dat 1.46MB 频繁模式Eclat源程序 .project 394B src com pku yhf ItemSet.java 815B EclatRelease.java 10KB Node.java 79B HashHeadNode.java 166B HeadNode.java 220B HashNode.java 141B .classpath 232B bin com pku yhf ItemSet.class 761B MyMap.class 988B HashHeadNode.class 285B Node.class 324B HeadNode.class 409B EclatRelease.class 9KB HashNode.class 428B
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