基于Apriori算法的关联规则挖掘 代码纯C实现

关联规则的matlab代码电影推荐人 ================如何运行PYTHON代码=================================================================================================================================================================================================================================================================================== 类型：python CodeName -f InputFileName -s MinSupport -c MinConfidence -r OutputFileName例如，如果要在vote.arff上测试我的代码，并将最小支持和最小置信度都设置为0.5，并生成名为“ 1”的输出文件。 txt”，输入：python jin1.py -fvote.arf

有生成的界面，基于C#编写的代码，包含关联规则的生成和频繁集的挖掘

市场篮子分析：使用股票购买数据集挖掘频繁项目集和关联规则的应用 其中包含我在美因河畔法兰克福歌德大学商业与经济学院市场学系2019/2020冬季学期选修模块“ Empirische Kundendatenanalyse：Eine praxisorientierteEinführung”的研讨会论文代码。 抽象的： 市场购物篮分析是一种用于识别经常一起购买的产品集的方法。 市场购物篮分析的一种方法涉及在大型数据库中挖掘频繁的项目集和项目之间的关联规则。 从这种分析中获得的知识对于各种营销活动（例如产品展示位置或促销活动）至关重要。 本文演示了ING-DiBa银行2019年股票购买数据上APRIORI算法的实现，以发现经常一起购买的股票集以及这些项目集之间的相关性。 关键字：市场篮子分析，频繁项目集，关联规则，Apriori算法，股票购买 介绍： 挖掘关联规则是检测一组交易中项目之间关

Apriori算法举例 现有A、B、C、D、E五种商品的交易记录表，找出所有频繁项集，假设最小支持度>=50%,最小置信度>=50%

包括数据挖掘领域的多种算法的源程序。 有关联规则的Apriori算法、聚类、神经网络、遗传算法。 还有一些相关学习资料。

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