关联规则挖掘：利用Apriori算法的函数-MATLAB开发

简介：
本项目通过MATLAB实现基于Apriori算法的数据挖掘功能，旨在寻找大数据集中的频繁项集及关联规则。 关联分析是一种用于在大型数据集中发现隐藏关系的方法。通过给定的一组交易记录，它可以找出规则来预测一个项目出现在交易中的可能性，基于其他项目的出现情况。 这些规则通常以 A -> B 的形式表示（例如：{洋葱、土豆} -> {汉堡}）。 支持度和置信度的概念用来衡量所发现的关联规则的重要性。其中，支持度是指同时包含A和B的事务占所有事务的比例；而置信度则是指在含有项目集A的交易中也出现项目集B的概率。 我们通常使用Apriori算法来识别频繁项集。这个过程首先找出数据库中最常出现的一个个项目，并逐步扩展到更大的集合，确保这些集合满足最低支持率的要求（即它们必须足够常见）。之后，利用通过Apriori算法确定出的频繁项集来生成关联规则。