数据挖掘实验三应用-Apriori-算法挖掘频繁项集.docx

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1、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。1.写出实验报告。•实验原理：1、Apriori算法Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索（k+1）项集。首先，通过扫描数据

2、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L1。然后，L1用于找频繁2项集的集合L2，L2用于找L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。找每个Lk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）L1=find_frequent_1-i

3、temsets(D);//挖掘频繁1-项集，比较容易（2）for(k=2;Lk-1≠Φ;k++){（3）Ck=apriori_gen(Lk-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）foreachtransactiont∈D{//扫描事务数据库D（5）Ct=subset(Ck,t);（6）foreachcandidatec∈Ct（7）c.count++;//统计候选频繁k-项集的计数（8）}（9）Lk={c∈Ck

4、c.count≥min_sup}//满足最小支持度的k-项集即为频繁k-项集（10）}（11）returnL=∪kL

5、k;//合并频繁k-项集（k>0）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Fk-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（eachtransactionintransitions）{for(eachitemintransaction）{oneItemSet；oneItemSet.count++；//对1项集进

6、行计数}}3、apriori-gen(Lk-1)候选集产生算法Forallitemsetp∈Lk-1doForallitemsetq∈Lk-1doIfp.item1=q.item1,p.item2=q.item2,…,p.itemk-2=q.itemk-2,p.itemk-1!=q.itemk-1thenbeginc=p∞q//p、q合并后任意的Lk-1子集ifhas_infrequent_subset(c,Lk-1)thendeletec//存在c不属于Lk-1剪枝elseaddctoCkEndReturnCk4、has_infrequent_subset(c,Lk-1）判断候选集的元

7、素Forall(k-1)-subsetsofcdoIfNot(S∈Lk-1)THENreturnTRUE;ReturnFALSE;1.流程图4、主要程序代码1、//产生事务数据库代码（加注释）#include#include#include#includeusingnamespacestd;classSales_n{public:stringserial;intmarket;chardate[10];intsn;intid;floatnum;floatprice;};intmain(){//////////打开并

8、创建txt文件//////////////////////////////////charname1[50],name2[50];ifstreaminfile;cout<<"选择要打开的文件：1019n.txt1020n.txt1021n.txt"<>name1;infile.open(name1,ios::in);/*stringcontents;*/if(infile.fail()){cout<<"error