Apriori

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

针对经典Apriori算法，提出了一种改进方案，通过降低I/O口负荷量来提升算法性能。

研究关联规则算法在数据挖掘中的地位 分析Apriori算法的核心原理 探讨Apriori算法在关联规则研究中的应用 提出Apriori算法的一种新改进方法

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

简要介绍了数据挖掘算法Apriori的原理和源码分析，通过详细分析，读者可以更好地理解Apriori算法的核心思想。

数据挖掘通过从海量数据中提取关联信息，揭示数据的潜在价值。Apriori算法是关联规则挖掘中常用的方法，本研究对其进行改进并实现，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。

Apriori_MB 项目包含以下文件： Apriori.cpp Apriori.h Apriori_MB.aps Apriori_MB.clw Apriori_MB.cpp Apriori_MB.dsw Apriori_MB.h Apriori_MB.ncb Apriori_MB.opt Apriori_MB.plg Apriori_MB.rc Apriori_MBDlg.cpp Apriori_MBDlg.h CLinkRs.cpp CLinkRs.h ItemDlg.cpp ItemDlg.h ReadMe.txt res Apriori_MB.rc2 resource.h StdAfx.cpp StdAfx.h transction.txt

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。