2016-2022年中国都市休闲农业市场需求及投资前景分析报告

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1、《数据挖掘与数据仓库》实验指导书2013年计算机学院计算应用实验1Apriori算法实现一、实验目的1、掌握Apriori算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程；2、根据算法描述编程实现算法，调试运行。并结合相关实验数据进行应用，得到分析结果。数据和删除数据的操作。实验类型：综合计划课间：2学时二、实验内容1、频繁项集的生成与Apriori算法实现；2、关联规则的生成过程与Rule-generate算法实现；3、结合样例对算法进行分析；三、实验步骤编写程序完成下列算法：1、Apriori

2、算法输入：数据集D；最小支持数minsup_count；输出：频繁项目集LL1={large1-itemsets}For(k=2;Lk-1≠Φ;k++)Ck=apriori-gen(Lk-1);//Ck是k个元素的候选集Foralltransactionst∈DdobeginCt=subset(Ck,t);//Ct是所有t包含的候选集元素forallcandidatesc∈Ctdoc.count++;endLk={c∈Ck

3、c.count≧minsup_count}EndL=∪Lk;2、apriori-gen

4、(Lk-1)候选集产生算法输入：(k-1)-频繁项目集Lk-1输出：k-频繁项目集CkForallitemsetp∈Lk-1doForallitemsetq∈Lk-1doIfp.item1=q.item1,p.item2=q.item2,…,p.itemk-2=q.itemk-2,p.itemk-1

5、ubset(c,Lk-1)功能：判断候选集的元素输入：一个k-频繁项目集Lk-1，(k-1)-频繁项目集Lk-1输出：c是否从候选集中删除的布尔判断Forall(k-1)-subsetsofcdoIfNot(S∈Lk-1)THENreturnTRUE;ReturnFALSE;4、Rule-generate(L,minconf)输入：频繁项目集；最小信任度输出：强关联规则算法：FOReachfrequentitemsetlkinLgenerules(lk,lk);5、Genrules递归算法：Genrules(

6、lk:frequentk-itemset,xm:frequentm-itemset)X={(m-1)-itemsetsxm-1

7、xm-1inxm};Foreachxm-1inXBEGINconf=support(lk)/support(xm-1);IF(conf≧minconf)THENBEGIN输出规则:xm-1->(lk-xm-1),support,confidence;IF(m-1)>1)THENgenrules(lk,xm-1);END;END;结合相关样例数据对算法进行调试，并根据相关实验结果对数据

8、进行分析，四、实验报告要求1、用C语言或者其他语言实现上述相关算法。2、实验操作步骤和实验结果，实验中出现的问题和解决方法。五、注意事项1、集合的表示及相关操作的实现；2、项目集的数据结构描述；参考核心代码如下：（相关的测试main函数可以自己书写。根据频繁k项集生成关联规则相对简单，只需要计算最小置信度即可从频繁K项集中找到所有的满足条件的关联规则。）//对事物进行第一次扫描，生成频繁一项集，并返回一项集中个数intinit_pass(char*item,chartran[len_t][len],intle

9、n,charres_item[len_t][len],floatmin_sup){floatt_sup;intnumber=0;for(inti=0;i=min_sup)res_item[number++][0]=item[i];}

10、returnnumber-1;}//生成候选K项集，返回k项集中事物的个数intcandidate_gen(charktran[len][k],charkktran[len][k+1]){chartemp[k],temp1[k],ktemp[k+1];intnumber=0;for(inti=0;i