apriori算法初步实现

最新推荐文章于 2017-10-22 08:39:32 发布

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最新推荐文章于 2017-10-22 08:39:32 发布 · 752 阅读

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#apriori #大数据 #关联规则 #实现

这篇博客主要介绍了Apriori算法，包括相关概念、核心步骤和一个简单的C/C++实现。博主忽略时间复杂度和空间复杂度，分享了个人的学习心得，并邀请读者留言交流。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这儿先拉一段百度百科~

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。

在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。（记住这个概念，比较重要）

百度一般是解决不了问题的，还的看各位前辈的学习心得~

个人比较喜欢的：1.

Apriori算法详解之【一、相关概念和核心步骤】

Apriori算法详解之【二、伪代码和例子】

写的真的挺好，看不明白的请留言。

然后，我在不考虑时间复杂度，不考虑空间复杂度的情况下，用C 混着一点C++ 小小实现了一下，

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<stdlib.h>
#include <iomanip>
using namespace std;
#define MAX 1000
#define Inf 99999
#define minsup 0.3
struct _d{

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