C++实现的简单Apriori算法资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源需积分: 10 66 浏览量 2010-03-03 21:56:55 上传评论 2 收藏 2KB RAR 举报

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，最初由 Agrawal 和 Srikant 在1994年提出，主要用于在大规模交易数据集中发现频繁项集和强关联规则。在这个C++实现的简单Apriori算法中，我们并没有涉及到实际数据库的操作，而是专注于算法的逻辑实现。 1. **Apriori原理**：Apriori算法的基本思想是基于频繁项集的性质，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。它通过迭代生成不同长度的候选集，然后通过计算支持度来筛选频繁项集。 2. **C++编程基础**：C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不仅支持过程化编程，也支持面向对象编程的程序设计语言。在这个项目中，我们使用C++编写代码，利用其强大的面向对象特性，如类和对象，来封装数据和操作。 3. **Apriori算法步骤**： - **项集生成**：从原始数据中生成单个元素的项集。 - **候选集生成**：通过连接不同的项集生成更长的候选集。 - **支持度计算**：计算每个候选集在交易数据中的支持度，支持度定义为包含该项集的交易数量与总交易数量的比率。 - **频繁集筛选**：如果候选集的支持度超过预设阈值，则保留为频繁集，否则丢弃。 - **递归过程**：基于当前频繁集生成新的候选集，重复上述步骤，直到无法找到新的频繁集为止。 4. **C++实现**： - `Apriori.cpp`：这个文件可能包含了Apriori算法的主要实现，包括类的定义（如`Apriori`类）和算法的核心函数（如`generateCandidates`，`calculateSupport`等）。 - `main.cpp`：这是程序的主入口点，通常会包含读取数据、初始化算法对象、调用算法执行并打印结果等功能。 - `Apriori.h`：这是一个头文件，可能包含了`Apriori`类的声明，方便在其他源文件中引用和使用。 5. **数据结构和算法**：在C++实现中，可能使用了数据结构如`std::vector`来存储项集和交易，以及`std::map`或`std::unordered_map`来快速查找支持度。此外，算法可能采用了动态规划或递归的方式来减少重复计算，提高效率。 6. **测试和调试**：由于没有涉及数据库操作，这个实现可能使用了人工构造的数据集进行测试，确保算法能正确生成频繁项集。调试时，可以关注候选集生成是否正确，支持度计算是否准确，以及频繁集筛选的阈值设置。 7. **应用和扩展**：Apriori算法广泛应用于市场篮子分析、推荐系统、网络日志分析等领域。此C++实现可作为基础，进一步扩展到实际数据库环境，或者优化性能，如采用并行计算或内存优化。 8. **学习和实践**：对于学习数据挖掘和C++编程的人来说，这个项目提供了将理论知识转化为实际代码的机会，有助于理解算法的工作原理，提升编程能力。

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Apriori.rar （3个子文件）

main.cpp 686B

Apriori.cpp 5KB

Apriori.h 1KB

#include "Apriori.h" Apriori::Apriori(void) { m_nRowCount = 0; m_nColCount = 0; m_pData = NULL; m_minSupport = -1; } Apriori::~Apriori(void) { m_pData = NULL; } bool Apriori::SetData(string *pData, int nRowCount, int nColCount) { if (pData == NULL) { return false; } m_pData = pData; m_nRowCount = nRowCount; m_nColCount = nColCount; return true; } bool Apriori::Statistics(vector<ITEM> &contentLst) { int nLength = contentLst.size(); int i,j,r; ITEM itemTmp; string str; for (int nrow=0; nrow<nLength; nrow++) { itemTmp = contentLst.at(nrow); for (i=0; i<m_nRowCount; i++) { for (j=0; j<itemTmp.nCol; j++) { for (r=0; r<m_nColCount; r++) { str = *(m_pData+i*m_nColCount+r); if (str.empty() || itemTmp.ContentLst.at(j) == str) { break; } } if (str.empty()) { break; } } if (itemTmp.ContentLst.at(itemTmp.nCol - 1) == str) { contentLst[nrow].nCount++; } } } return true; } bool Apriori::Pruning(vector<ITEM> &contentLst, int nCount) { vector<ITEM>::iterator iteratorstart = contentLst.begin(); vector<ITEM> vectTmp; ITEM itemTmp; int nLength = contentLst.size(); bool bHasContent = false; for (int i=0; i<nLength; i++) { itemTmp = contentLst.at(i); if (itemTmp.nCount >= nCount) { vectTmp.push_back(itemTmp); bHasContent = true; } } if (bHasContent) { contentLst = vectTmp; } return bHasContent; } bool Apriori::Link(ITEM *pItem1, ITEM *pItem2, ITEM &itemResult) { if (pItem1->nCol != pItem2->nCol) { return false; } int nLength = pItem1->nCol - 1; for (int i=0; i<nLength; i++) { if (pItem1->ContentLst[i] != pItem2->ContentLst[i]) { return false; } } itemResult.ContentLst = pItem1->ContentLst; itemResult.nCol = pItem1->nCol + 1; itemResult.nCount = 0; itemResult.ContentLst.push_back(pItem2->ContentLst[nLength]); return true; } bool Apriori::Link(vector<ITEM> &contentLst) { int nSize = contentLst.size(); vector<ITEM> vecTmp; ITEM *pItemTmp1 = NULL, *pItemTmp2 = NULL; ITEM ItemResult; for (int i=0; i<nSize; i++) { for (int j=i+1; j<nSize; j++) { pItemTmp1 = &contentLst[i]; pItemTmp2 = &contentLst[j]; if (Link(pItemTmp1, pItemTmp2, ItemResult)) { vecTmp.push_back(ItemResult); } } } contentLst = vecTmp; return true; } void Apriori::SetMinSupport(int nSupport) { m_minSupport = nSupport; } bool Apriori::Run() { if (-1 == m_minSupport) { cout << "请设置一个最小支持度" <<endl; return false; } //生成一项集 int nAllContent = m_nRowCount * m_nColCount; vector<ITEM> vecTmp; int nsize = 0; for (int i=0; i<nAllContent; i++) { int j; string str(*(m_pData + i)); if (str.empty()) { continue; } for (j=0; j<nsize; j++) { if (str == vecTmp[j].ContentLst[0]) { vecTmp[j].nCount++; break; } } if (j == nsize) { ITEM itemTmp; itemTmp.ContentLst.push_back(str); itemTmp.nCol = 1; itemTmp.nCount = 1; vecTmp.push_back(itemTmp); nsize++; } } //对一项集进行剪枝y Pruning(vecTmp, m_minSupport); //迭代生成频繁集 for (;Pruning(vecTmp, m_minSupport);) { m_Result = vecTmp; Link(vecTmp); Statistics(vecTmp); } return true; } void Apriori::PrintResult() { int nLength = m_Result.size(); for (int i=0; i<nLength; i++) { int nSize = m_Result[i].ContentLst.size(); cout << "item" << i << ": "; for (int j=0; j<nSize; j++) { cout << m_Result[i].ContentLst[j] << ","; } cout << " Support: " << m_Result[i].nCount << endl; } }

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