《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码.rar

《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码.rar

function [RulesFreqItemsets] = findRules（transactions minSup minConf nRules sortFlag code rulesfile）
%
% This function performs Association Analysis （Apriori Algorithm）:  Given a set of transactions
% find rules that will predict  the occurrence of an item based on the occurrences of other
% items in the transaction
% 
% Rules are of the form  A-> B （e.g. {milk diaper} - > {Coke}） where
% support = minSup （minimum support threshold）
% confidence = minConf （minimum confidence threshold）
% 
% Support is the fraction of transactions that contain both A and B:
% Support（AB） = P（AB）
% 
% Confidence is the fraction of transactions where items in B appear in transactions  that contain A:
% Confidence（AB） = P（B|A）
%
%
% INPUT:
%          transactions:  M x N matrix of binary transactions where each row
%                                  represents one transaction and each column represents
%                                  one attribute/item
%          minSup:          scalar value that represents the minimum
%                                  threshold for support for each rule
%          minConf:        scalar value that represents the minimum
%                                  threshold for confidence of each rule
%          nRules:           scalar value indicating the number of rules
%                                  the user wants to find
%          sortFlag:         binary value indicating if the rules should be
%                                  sorted by support level or confidence level
%                                  1: sort by rule support level
%                                  2: sort by rule confidence level
%          code （labels）: 编码规则            optional parameter that provides labels for
%                                  each attribute （columns of transactions）
%                                  by default attributes are represented
%                                  with increasing numerical values 1:N
%           
%          fname:            optional file name where rules are saved
%
% OUTPUT:
%          Rules:             2 x 1 cell array where the first cell （Rules{1}{:}）
%                                 contains the itemsets in the left side of the rule and second
%                                 cell （Rules{2}{:}） contains the itemsets
%                                 in the right side of the rule （e.g. if
%                                 the first rule is {1 2} -> 3
%                                 Rules{1}{1} = [12] Rules{2}{1} = [3]）
%         FreqItemsets: A cell array of frequent itemsets of size 1 2
%                                 etc. with itemset support >= minSup
%                                 where FreqItemSets{1} represents itemsets
%                                 of size 1 FreqItemSets{2} itemsets of
%                                 size 2 etc.
%         fname.txt:      The code creates a text file and stores all the
%                                 rules in the form 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       7728  2016-04-18 16:45  《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\第10章 基于关联规则的网站只能推荐服务\上机实验\code\findRules.m

     文件        716  2016-04-18 16:44  《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\第10章 基于关联规则的网站只能推荐服务\上机实验\code\preprocess_apriori.m

     文件        724  2016-04-18 16:44  《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\第10章 基于关联规则的网站只能推荐服务\上机实验\code\test_apriori.m

     文件       1398  2016-04-18 16:44  《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\第10章 基于关联规则的网站只能推荐服务\上机实验\code\trans2matrix.m

     文件        519  2016-04-18 16:45  《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\《Matlab数据分析与挖掘实战》-代码\第10章 基于关联规则的网站只能推荐服务\上机实验拓展\SAS\code\EM\assiciation.dmd

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............此处省略1305个文件信息