数据挖掘实验三应用 Apriori 算法挖掘频繁项集概要.docx

实验三、应用 Apriori 算法挖掘频繁项集学院计算机科学与软件学院实验目的：（1）熟悉 VC++编程工具和 Apriori 频繁项集挖掘算法。（2）根据管理层的需求，确定数据挖掘的任务，明确数据挖掘的功能，也就是明确要挖掘什么。（3）由确定的数据挖掘任务，从实验一处理后的结果中，采用切块或切片等联机分析处理技术，选择出挖掘任务相关数据。（4）用 VC++编程工具编写 Apriori 算法的程序，对任务相关数据运行 Apriori算法，挖掘出所有的频繁项集。写出实验报告。实验原理：1 、Apriori 算法 Apriori 使用一种称作逐层有哪些信誉好的足球投注网站的迭代方法，k 项集用于探索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁 1 项集的集合。该集合记作 L 1 。然后，L 1 用于找频繁 2 项集的集合L 2 ，L 2 用于找 L 3 ，如此下去，直到不能再找到频繁 k 项集。找每个 L k 需要一次数据库全扫描。2、提高频繁项集逐层产生的效率 Apriori 性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。三、实验内容：1、实验内容在给定的数据中提取统一购物篮购买的商品信息，由这些数据构成事务数据库 D，挖掘其中的频繁项集 L。挖掘频繁项集的算法描述如下：Apriori 算法：使用逐层迭代找出频繁项集输入：事务数据库 D；最小支持度阈值。输出：D 中的频繁项集 L。（1） L 1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁 1-项集，比较容易（2） for (k=2;L k-1 ≠Φ ;k++) {（3） C k = apriori_gen(L k-1 ,min_sup); // 调用 apriori_gen 方法生成候选频繁k-项集分为两步：合并、减枝（4） for each transaction t ∈ D { // 扫描事务数据库 D（5） Ct = subset(C k ,t);（6） for each candidate c ∈ Ct（7） c.count++; // 统计候选频繁 k-项集的计数（8） }（9） L k ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的 k-项集即为频繁 k-项集（10） }（11） return L= ∪ k L k ; // 合并频繁 k-项集（k0）算法在根据频繁 k-1 项集生成频繁 K 项集过程中要计算频繁 K 项集中每个元素的支持度，并计算 K 项集中每个 k-1 项子集是否在 F k-1 中，上述两条任何一条不满足，则删去这个 K 项集中的元素。2 、实验过程 1、打开试验用数据，读取出同一流水号的商品 ID 并取前 5 位，生成以行为单位生成事务数据集 transitions; 2、ind_frequent_1-itemsets 生成频繁一项集for（each transaction in transitions）{for(each item in transaction）{oneItemSet；oneItemSet.count++；//对 1 项集进行计数}} 3、apriori-gen (L k-1 ) 候选集产生算法For all itemset p∈Lk-1 doFor all itemset q∈Lk-1 doIf p.item1=q.item1, p.item2=q.item2, …,p.itemk-2=q.itemk-2,p.item k-1 !=q.item k-1thenbegin c=p∞q//p、q 合并后任意的 L k-1 子集if has_infrequent_subset(c, L k-1 )then delete c //存在 c 不属于 L k-1 剪枝else add c to CkEndReturn Ck 4、has_infrequent_subset(c, L k-1 ）判断候选集的元素For all (k-1)-subsets of c doIf Not(S∈Lk-1) THEN return TRUE;Return FALSE;流程图4、主要程序代码1、//产生事务数据库代码（加注释）#includeiostream#includestring#includefstream#includealgorithmusing namespace std;class Sales_n{public:string serial;int market;char date[10];int sn; int id;float num;float price;};int main(){ /////////