apriori 频繁项集与关联规则 算法的matlab实现

使用matlab实现apriori算法 包括频繁项集的生成 和 关联规则的发现

function [Fresupport]=apriori（dataSetminSupport）
%根据最小支持度minSupport在dataSet中选择满足条件的频繁项集以及对于的支持度
Fre=[];
support=[];
%1、得到初始候选集
C1=initD（dataSet）;
%2、过滤
[L1supportRate]=scanD（dataSetC1minSupport）;
%3、得到第二轮的组合
Fre=[Fre;L1];
support=[support supportRate];
combineFre=aprioriGen（L1）;
flag=1;
while flag>0
    %判断是否进行到了最后
    [comRcomC]=size（combineFre）;
    if comR==1
        flag=0;
    end
    [LsupportRate]=scanD（dataSetcombineFreminSupport）;
    if length（L）==0
        flag=0;
        continue;
    end
    Fre=[Fre;L];
    support=[support supportRate];
    combineFre=aprioriGen（L）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        687  2015-05-13 21:03  apriori\apriori.m

     文件        278  2015-05-13 19:48  apriori\aprioriGen.m

     文件        649  2015-05-13 22:05  apriori\calRuler.m

     文件        263  2015-05-13 18:36  apriori\calSupport.m

     文件        186  2015-05-13 18:29  apriori\data.mat

     文件        178  2015-05-13 21:25  apriori\findVecIndexInMat.m

     文件        346  2015-05-13 18:15  apriori\initD.m

     文件        260  2015-05-14 09:19  apriori\main.m

     文件        475  2015-05-13 18:40  apriori\scanD.m

     文件        758  2015-05-14 09:37  apriori\splitVec.m

     文件        470  2015-05-13 19:47  apriori\uniqueCombineFre.m

     目录          0  2015-05-14 09:41  apriori

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