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《数据挖掘(sh)数据仓库》课E实验指g PDF 下蝲
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相关截图Q?/strong>
主要内容Q?/strong>
一、实验目?/div>
1、掌握Apriori法对于兌规则挖掘?sh)频J集的生以?qing)关联规则集合的产生q程Q?/div>
2、根据算法描q编E实现算法，调试q行。ƈl合相关实验数据q行应用Q得到分析结果?/div>
数据和删除数据的操作?/div>
实验cdQ综?/div>
计划NQ?学时
二、实验内?/div>
1、频J项集的生成与Apriori法实现Q?/div>
2、关联规则的生成q程与规则算法实玎ͼ
3、结合样例对法q行分析Q?/div>
三、实验步?/div>
~写E序完成下列法Q?/div>
1、Apriori法
输入Q?数据集DQ最支持数minsup_countQ?/div>
输出Q?频繁目集L
L1={large 1-itemsets}
For (k=2; Lk-1≠Φ; k++)
Ck=apriori-gen (Lk-1); // Ck是k个元素的候选集
For all transactions t∈D do
begin Ct=subset(Ck,t); //Ct是所有t包含的候选集元素
for all candidates c ∈Ct do c.count++;
end
Lk={c ∈Ck| c.count ?minsup_count }
End
L=∪Lk;
2、apriori-gen (Lk-1) 候选集产生法
输入Q?(k-1)-频繁目集Lk-1
输出Q?k-频繁目集Ck
For all itemset p∈Lk-1 do
For all itemset q∈Lk-1 do
If p.item1=q.item1, p.item2=q.item2, …,p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1<q.itemk-1
then
begin c=p∞q
if has_infrequent_subset(c, Lk-1)
then delete c
else add c to Ck
End
Return Ck
3、has_infrequent_subset(c, Lk-1)
功能Q判断候选集的元?/div>
输入Q?一个k-频繁目集Lk-1 Q?k-1)-频繁目集Lk-1
输出Qc是否从候选集中删除的布尔判断
For all (k-1)-subsets of c do
If Not(S∈Lk-1) THEN return TRUE;
Return FALSE;
4、Rule-generate(L,minconf)
输入Q频J项目集Q最信d
输出Q强兌规则
法Q?/div>
FOR each frequent itemset lk in L
generules(lk,lk);
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
