资源简介
数据挖掘经典算法apriori算法的java源码(带注释)
代码片段和文件信息
//Implement Apriori Algrithm
//Public Interface:
//Apriori(); Init();GenerateFrequence();
import java.lang.* ;
import java.io.* ;
class Apriori
{
//members
double minSup minCon ; //最小支持度,最小置信度
double deltaSupdeltaCon ;
int minNum num; //最小计数
FastVector fullSet ; //从GetSource class中,取得的全集(原始数据集)
FastVector frequence; //最大的频繁集
FastVector[] children ; //存放子集的FastVector数组,使用前需new
FastVector ruleSrcruleDest ; //存放规则:源,目标;本身为big
FastVector confidencesupport ;//特殊的FastVector,存放的是和rule对应的confidencesupport
FastVector test ; //仅供测试
//Constuctor
public Apriori()
{
minSup = 0.2 ;
minCon = 0.4 ;
minNum = 2 ;
ruleSrc = new FastVector();
ruleDest = new FastVector() ;
confidence = new FastVector() ; //remember:special
support = new FastVector() ; //remember:special
}
//methods
public void WriteBig(FastVector big) //仅供测试
throws FileNotFoundExceptionIOException { //big
FileOutputStream fOut = new FileOutputStream(“vector.txt“);
int size1 = big.size() size2;
FastVector temp ;
Item item ;
int data ;
for(int i=0 ; i {
size2 = ((FastVector)(big.elementAt(i))).size();
for(int j=0 ; j {
temp = (FastVector)big.elementAt(i);
item = (Item)temp.elementAt(j);
fOut.write(item.Key());
fOut.write(‘‘);
}
fOut.write(‘;‘);
}
}
public void Write(FastVector vector) //仅供测试
throws FileNotFoundExceptionIOException { //itemset
FileOutputStream fOut = new FileOutputStream(“vector.txt“);
int size1 = vector.size();
Item item ;
for(int i=0 ; i {
item = (Item)vector.elementAt(i);
fOut.write(item.Key());
fOut.write(‘ ‘);
}
fOut.write(‘;‘);
}
public void Print(FastVector vector) //仅供测试
{ //itemset
int size1 = vector.size();
Item item ;
for(int i=0 ; i {
item = (Item)vector.elementAt(i);
System.out.print(item.Key()-‘0‘);
System.out.print(‘ ‘);
}
System.out.println(‘ ‘);
}
public void PrintBig(FastVector vector) //仅供测试
{ //big
for(int i=0 ; i {
Print((FastVector)vector.elementAt(i));
System.out.println(“ “);
}
}
public void PrintChildren() //for test only
{
for(int i=0 ; i PrintBig(children[i]);
System.out.println(“--------------------“);
}
}
public void PrintRules() //for test only
{
for(int i=0 ; i System.out.println(“--------- “+i+“ -----------“);
Print((FastVector)ruleSrc.elementAt(i));
System.out.println(“ “+“=>“+“ confidence is:“+
((Double)confidence.elementAt(i)).toString() );
Print((FastVector)ruleDest.elementAt(i));
}
}
public void SetSup(double sup){
double num = fullSet.size(); //总itemsets数
if(sup <= 1.0)
minSup = sup ;
minNum = (int)((num * sup)+1.0) ;
}
public void SetCon(double con){
if(con <= 1.0)
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 5684 2007-07-06 11:20 apriori算法\Apriori-java实现\Apriori.class
文件 10224 2003-11-22 17:07 apriori算法\Apriori-java实现\Apriori.jar
文件 10181 2003-11-29 21:42 apriori算法\Apriori-java实现\Apriori.java
文件 135 2007-07-05 14:19 apriori算法\Apriori-java实现\Copyable.class
文件 1273 2003-11-16 14:24 apriori算法\Apriori-java实现\Copyable.java
文件 951 2007-07-05 14:19 apriori算法\Apriori-java实现\FastVector$FastVectorEnumeration.class
文件 3098 2007-07-05 14:19 apriori算法\Apriori-java实现\FastVector.class
文件 10328 2003-11-17 20:01 apriori算法\Apriori-java实现\FastVector.java
文件 398 2003-11-16 17:40 apriori算法\Apriori-java实现\FileOpr.java
文件 1892 2007-07-05 14:19 apriori算法\Apriori-java实现\GetSource.class
文件 2501 2003-11-29 21:08 apriori算法\Apriori-java实现\GetSource.java
文件 53 2003-11-29 20:39 apriori算法\Apriori-java实现\in.txt
文件 285 2007-07-05 14:19 apriori算法\Apriori-java实现\Item.class
文件 168 2003-11-17 20:43 apriori算法\Apriori-java实现\Item.java
文件 21 2003-11-22 17:07 apriori算法\Apriori-java实现\manifest.txt
文件 1623 2003-12-07 01:31 apriori算法\Apriori-java实现\MyApp.java
文件 2489 2003-12-03 20:08 apriori算法\Apriori-java实现\MyApp.jpr
文件 339 2003-12-11 20:54 apriori算法\Apriori-java实现\MyApp2.jpr
文件 438 2007-07-06 11:20 apriori算法\Apriori-java实现\out.txt
文件 1218 2007-07-05 14:19 apriori算法\Apriori-java实现\Output.class
文件 1144 2003-11-22 16:54 apriori算法\Apriori-java实现\Output.java
文件 15 2007-07-06 11:20 apriori算法\Apriori-java实现\vector.txt
文件 9421 2003-11-29 20:20 apriori算法\Apriori-java实现\zoo.arff
目录 0 2010-05-04 21:48 apriori算法\Apriori-java实现
目录 0 2010-05-04 21:48 apriori算法
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