Apriori关联规则挖掘算法的实现.ppt

文档介绍：基于Java语言的Apriori算法的实现
Aprior算法的理解
频繁项目集的计算——逐层迭代
......K项候选集==> K+1项频繁集——.......

关键点:
连接操作:K项频繁集==> K+1项候选集
剪枝操作:K+1项候选集==> K+1项频繁集
Aprior算法的理解
关联规则的产生
从K项频繁集中生成关联规则
关键点:求一个集合的子集和对应的补集

依据可信度判断关联规则的有效性
关键点:计算支持度和可信度
基于Java的面向对象程序设计
(1)Item:模拟单个项对象,例如 I1
(2)ItemSet类:模拟一个事务,例如I1,I2,I3
基于Java的面向对象程序设计
基于Java的面向对象程序设计
(3)ItemSets类:模拟ItemSet的集合
基于Java的面向对象程序设计
(4)FindSubset类:通过此类获得一个项目集的所有子项目集
(6)三个主程序类:
GenFreqItemsetsAndRuleToFile:,
GenFreqItemsetsAndRuleToScreen:,将运算结果输出到控制台
GenFreqItemsetsAndRuleFromDb:从数据库中读取数据,将运算结果输出到控制台
基于Java的面向对象程序设计
数据库中表
数据库中表的结构
id: int
事务的自动标号
content: varchar
事务的具体内容
如:I1; I3; I5
实验结果的输出