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1、一、设计目的1.更深的了解关联规则挖掘的原理和算法。2.能将数据挖掘知识与计算机编程相结合，编写出合理的程序。3.深入了解Apriori算法。二、设计要求1.能设置支持度，置信度和挖掘深度。2.能输入或导入待挖掘的相关记录。3.程序无BUG，没有原理性错误。三、设计实现流程图四、实现环境1.系统：Windows7sp1X862.Netbeans7.1.123.JDK7.0五、实现结果1.界面：2.输入待挖掘项目：2.输入支持度，置信度和挖掘深度3.进行分析六、设计小结通过这次的数据挖掘课程设计，附录：主
2、要代码Apriori算法：packageapriori;importjava.util.*;publicclassApriori{privatedoubleminSupport;//最小支持度privatedoubleminConfidence;//最小置信度privateMapcontainer;//交易数据容器privateinttotalSize;//样品数据条数privateListcanditateSetList=newArrayList();//候选集链表privateListfrequen
3、tSetList=newArrayList();//频繁集链表privateListmaxFrequentSetList=newArrayList();//最大频繁集privateintmaxDeep=-1;privateintcurDeep=0;privatebooleanisStop=false;privateSetelementSet=newTreeSet();privateListruleList=newArrayList();//设置挖掘深度,如果为-1,表明直到不产生新的频繁集才停止挖掘pu
4、blicvoidsetDeep(intk){this.maxDeep=k;}privatedoublegetMinConfidence(){returnminConfidence;}publicvoidsetMinConfidence(doubleminConfidence){this.minConfidence=minConfidence;}privatedoublegetMinSupport(){returnminSupport;}publicvoidsetMinSupport(doubleminS
5、upport){this.minSupport=minSupport;}privateMapgetContainer(){returncontainer;}publicvoidsetContainer(TransactionContainertransactionContainer){this.container=transactionContainer.getContainer();this.totalSize=this.container.size();System.out.println(",,,
6、,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,");System.out.println(totalSize);}privatebooleanisStop(){returnthis.isStop
7、
8、(maxDeep>0&&curDeep==maxDeep);}privatevoidstopAnalyse(){this.isStop=true;}/***根据最小支持度,最小自信度,样品数据进行数据分析**/publicvoidanalyse(){//计算候选集、频繁集this.makeCanditat
9、eSet1();this.makeFrequentSet1();while(!isStop()){this.curDeep++;//深度+1this.makeCanditateSet();//创建候选集this.makeFrequentSet();//创建频繁集}//计算最大频繁集this.makeMaxFrequentSet();//计算规则this.makeRules();}/***创建规则**/privatevoidmakeRules(){intruleNum=0;for(Objectform:t
10、his.maxFrequentSetList){TransactionFormtf=(TransactionForm)form;ruleNum=(1<
