Apriori算法：用于发现关联规则的数据挖掘方法_python_代码_下载

简介：
简介：Apriori算法是一种经典的数据挖掘技术，用于识别大型数据集中的频繁项集和关联规则。本资源提供Python实现的Apriori算法代码供用户学习与应用。 Apriori算法是一种数据挖掘与机器学习方法，用于生成关联规则。要开始使用，请克隆该项目的仓库并运行generateDatabse.py文件以创建五个测试用的数据源文件。在项目文件夹中找到这些.txt格式的数据源后，您可以启动AprioriAlgorithm.py来执行核心算法。 为了顺利进行操作，您需要先安装Python 3.6版本（其他兼容版本将陆续提供）。程序运行时会请求输入数据源、最小支持度和最小置信度等参数。具体而言： - 数据源：选择一个生成的文件作为输入。 - 最小支持度：用于识别数据库中的频繁项集的标准阈值。 - 最小置信度：在已找到的频繁项集中进一步筛选，形成最终规则。 程序将输出符合给定最小支持和置信条件的数据集内的关联规则。若未得到预期结果，请尝试调整输入参数以获得更合适的结果。