数据挖掘关联性分析小软件java源程序代码

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1、关联规则算法实现一、实验目的1.了解编写数据挖掘算法的一般过程；2.理解关联规则生成算法；3.掌握生成频繁项集的Apriori算法；4.掌握由频繁项集生成关联规则的方法。二、实验环境windows操作系统，一种程序设计语言开发环境。三、实验内容及步骤1、基于模拟数据集，实现Apriori算法以获得频繁项集。2、基于上一步得到的频繁项集，编写算法得到关联规则。3、实验最后生成的Apriori算法的演示程序如下图所示：输入最小的支持度阈值为1生成频繁项集口回冈谙输入星小支持度國值1生成频務集诘输入杲小可信度的值生成关联规则f模拟数据集频務顷集关联规则频繁项集生成过程®中盘小支持度國值是

2、1)▲L1如下：I5*****?出*****213*****6三

3、[AAAAAg—L2如下：1114*****1I3I5*****1I1I5*****2I2I5*****2▼输入最小可信度的值生成关联规则值:<□叵］冈频繁项集生成过程（X中杲小支持度餌值是1）「如下：I5*****?I4*****?13*****6I2*****yIIL2如下：1114*****11315*****11115*****2I2I5*****2▲▼诸输入最小支持度國值1生成频務集谙输入最小可信度的值生成关联规则四、实齡中的问题和心得在实验过程中，遇到了不少的问题，比如说模拟数据集的输入（本人通过一个二维

4、数组将其解决）。通过此次实验，我也从中掌握了不和知识，比如加深了对Apriori算法的理解。通过此次算法，我也设想过如何编写数据挖掘的一般过程，对其也有了更深层次的认识。五、回答问题1.请设置不同的最小支持度阈值，观察得到的频繁项集的数目，说说频繁项集与最小支持度阈值之间的关系。答：输入最小支持度阈值为2吋，其生成的频繁项集如下：1215*****4I2I4*****41113宀*81112宀*8L3如下111213宀*4121315宀*2111215宀*4最小支持度阈值表示数据项集在统计意义上的最低主要性,小于最低支持度的数据项将会被丢弃，将影响频繁项集的结果。1.请设置不同的最

5、小可信度阈值，观察得到的关联规则的数目，说说关联规则与最小可信度阈值之间的关系。答：输入的最小可信度的值为1,生成的关联规则如下：最小可信度阈值表示规则的最低可靠性，小于该设定的可靠性值的规则将会被丢弃。2.详细介绍各算法的流程图和所用到的数据结构，并附带源代码(源代码川应有必要的注释信息)。答:(1)算法用到的数据结构：哈希表和二维数组。(2)算法的伪代码描述如下：输入：交易数据库D；最小支持度阈值min_supo输岀：D中的频繁项集L。方法：(1)Ll=find_frequent_l_itemset(D)；找频繁项集1-项集；(2)for(k=2;Lk-iX<;min_sup)

6、{apriori_gen(Lk-i,min_sup)连接和剪枝。用于在第k-1次遍历中生成的L-生成Gforeacht

7、D扫描数据库，确定每个候选项集的支持频度(C,=subset(Ck,t)获得t所包含的候选项集foreachceCtc.count++；}}(3)Lk={ceCk

8、c.count>min_sup}由Ck生成Lk(4)returnL=LiUL2….ULkprocedureapriori_gen(Lk-i,min_sup)foreachligLr-iforeachI2gLr-i{if(li[l]=l2[l]A-Ali[k-2]=l2[k-2]Ali[k-l]

9、-l])c=liG12；将两个项集连接在一起ifnothas_infrequent_itemset(c,Lk-i)Ck=CkU{c}；}reutrnCk}procedurehas_infrequent_itemset(c,Lk-i){foreach(k—1)subsetsofcifs

10、Lk-ireturntrue；elsereturnfalse；}(3)算法源码：★★*编写者：oklzh*Apriori算法*编写口期：2007-11-04packageApriori;importjava.awt.BorderLayout;importjava•awt•FlowLayout;impo

11、rtjava•awt•GridLayout;importjava•awt•event•ActionEvent;importjava•awt•event.ActionListener;importjava.util.ArrayList;importjava•ut•Hashtable;importjava•util•Iterator;importjava.util.Set;importjavax.swing.JButton;importjavax•swing.JFrame