Apriori算法---C语言

最新推荐文章于 2025-07-11 12:55:27 发布

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#C语言 #数据挖掘

Apriori算法是一种数据挖掘中用于发现关联规则的算法，主要通过候选集生成和向下封闭检测来挖掘频繁项集。流程包括设定最小支持度、生成候选集和频繁项集，最终输出频繁项集。本文将介绍Apriori算法的C语言实现。

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理论

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。

基本思想：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

流程：

确定最小支持度
输入交易集
生成候选集C1
生成n项候选集Cn
生成频繁项集Ln
输出频繁项集

代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct
{
    int item[100]; //数据项
} D_Node; //数据库D

typedef struct
{
    int item[100]; //数据项,用item[0]保存支持度
} C_Node; //候选集

typedef struct
{
    int item[100]; //数据项,用item[0]保存支持度
} L_Node;//频繁