《数据挖掘与数据仓库》课程实验指导书2025 年 计算机与数据科学学院实验 1 Apriori 算法实现一、实验目的1、掌握 Apriori 算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程；2、根据算法描述编程实现算法，调试运行
并结合相关实验数据进行应用，得到分析结果
数据和删除数据的操作
实验类型：综合计划课间：3 学时二、实验内容1、频繁项集的生成与 Apriori 算法实现；2、关联规则的生成过程与规则算法实现；3、结合样例对算法进行分析；三、实验步骤编写程序完成下列算法：1、Apriori 算法输入： 数据集 D；最小支持数 minsup_count；输出： 频繁项目集 LL1={large 1-itemsets}For (k=2; Lk-1≠Φ; k++)Ck=apriori-gen (Lk-1); // Ck 是 k 个元素的候选集For all transactions t∈D do begin Ct=subset(Ck,t); //Ct 是所有 t 包含的候选集元素 for all candidates c ∈Ct do c
count++; endLk={c ∈Ck| c
count ≧ minsup_count }EndL=∪Lk;2、apriori-gen (Lk-1) 候选集产生算法输入： (k-1)-频繁项目集 Lk-1输出： k-频繁项目集 CkFor all itemset p∈Lk-1 doFor all itemset q∈Lk-1 doIf p
item1=q
item1, p
item2=q
item2, …,p
itemk-2=q
itemk-2, p
itemk-1(lk-xm-1),support,confidence; IF (m-1)>1) THEN genrules(lk,xm-1); END;END;结合相
