Apriori算法实验报告.docx

1、Apriori算法实验报告Apriori算法实验报告Lt D题 目Apriori算法实现学生姓名学生学号专业班级指导教师2021-12-27实验一 Apriori算法实现一、 实验目的1.加强对Apriori算法的理解；2.锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。二、 实验要求使用一种你熟悉的程序设计语言，如C+或Java，实现Apriori算法，至少在两种不同的数据集上比拟算法的性能。三、 实验环境Win7 旗舰版 + Visual Studio 2021语言：C+四、 算法描述1、 Apriori算法说明在Apriori算法中，寻找频繁项集的根本思想是：A.简单统计所有含一个元素工程集出现

2、的频率，找出不小于最小支持度的工程集, 即频繁项集；B.从第二步开始，循环处理直到再没有最大工程集生成。循环过程是: 第k步中, 根据第k-1步生成的频繁(k-1)项集产生侯选k项集。根据候选k项集，算出候选k项集支持度，并与最小支持度比拟, 找到频繁k项集。下文中遇到的以下符号,分别代表相应的内容k-itemsetk项集 Lk频繁k项集Ck侯选k项集2、 Apriori算法描述数据结构说明double minsup; /设置最小支持度map items_count; /统计各个项集的数目vectorvector datavec; /原始数据项集vectorvector candidateve

3、c; /候选项集vectorvector frequentvec; /频繁项集ofstream outFile;int round=1; /生成项集轮次long trancount=0; /原始事务总数/判断某个工程在某一个事务中是否存在，存在那么值为1，反之为0vectormap bitmap;Apriori算法的第一步是简单统计所有含一个元素的项集出现的频率，来决定频繁1项集。在第k步,分两个阶段：1，用函数genCanItemsetK，通过第(k-1)步中生成的频繁(k-1)项集来生成侯选k项集；2.计算侯选k项集的支持度，并找出频繁k项集。Apriori算法描述如下getOriData

4、(); /获取原始数据集，并统计事务个数genCanItemset1(); /产生输出候选1项集genFreItemset1(); /产生频繁项集 if(!frequentvec.empty() /根据频繁1项集，执行程序 do genCanItemsetK(); /生成并输出候选k项集 genFreItemsetK(); /计算并输出频繁k项集 while(!frequentvec.empty(); /频繁项集不为空,那么循环继续 其中，产生候选k项集函数genCanItemsetK中涉及两个重要函数，项集合并函数mergeItem和剪枝函数cutNotCanItemsetK。3、 函数方法

5、说明/获取原始数据集，并统计事务个数void getOriData();/合并生成新的候选项集vector mergeItem(vector vect1,vector vect2,int round);/判断项集item是否已经存在候选项集集合items中,存在那么返回1int isExist(vector item,vectorvector items);/产生并输出候选1项集void genCanItemset1();/产生并输出频繁1项集void genFreItemset1();/产生并输出候选k-项集k=2void genCanItemsetK();/产生并输出频繁k-项集k=2vo

6、id genFreItemsetK();/剪枝：剪去合并后项集中含有非频繁项集中的项void cutNotCanItemsetK(vector & item);五、 实验截图1.程序运行界面2.输出文件截图13.输出文件截图1六、 实验总结做完这个实验，有如下收获：1.同一数据集，最小支持度越小，那么产生的频繁项集维数越高，程序运行时间越长；2.更加深刻理解了：频繁子集的任何子集一定是频繁的，子集频繁父亲一定频繁；3.Apriori也存在缺点：第一在每一步产生侯选工程集时循环产生的组合过多，没有排除不应该参与组合的元素；第二,每次计算项集的支持度时，开销会随着数据的增多而成几何级增长。七、 附

7、1.程序源码 main.cpp#include #include #include #include #include #include #include using namespace std;double minsup; /设置最小支持度map items_count; /统计各个项集的数目vectorvector datavec; /原始数据项集vectorvector candidatevec; /候选项集vectorvector frequentvec; /频繁项集ofstream outFile;int round=1; /生成项集轮次long trancount=0; /原始事务

8、总数/判断某个工程在某一个事务中是否存在，存在那么值为1，反之为0vectormap bitmap;/获取原始数据集，并统计事务个数void getOriData();/合并生成新的候选项集vector mergeItem(vector vect1,vector vect2,int round);/判断项集item是否已经存在候选项集集合items中,存在那么返回1int isExist(vector item,vectorvector items);/产生并输出候选1项集void genCanItemset1();/产生并输出频繁1项集void genFreItemset1();/产生并输出

9、候选k-项集k=2void genCanItemsetK();/产生并输出频繁k-项集k=2void genFreItemsetK();/剪枝：剪去合并后项集中含有非频繁项集中的项void cutNotCanItemsetK(vector & item);int main() getOriData(); /获取原始数据集，并统计事务个数 cout fName; cout minsup; outFile.open(fName,ios:trunc); outFile 最小支持度为minsup = minsup endl; genCanItemset1(); genFreItemset1(); if

10、(!frequentvec.empty() /判断频繁1项集是否为空，为空那么退出 do genCanItemsetK(); genFreItemsetK(); while(!frequentvec.empty(); /频繁项集不为空,那么循环继续 outFile.close(); cout n结果已保存到 fName 文件！n; system(pause); return 0;/获取原始数据集，并统计事务个数void getOriData() int flag; cout flag; string filename; if(flag = 1) filename = dataA.txt; /翻

11、开数据文件 else filename = dataB.txt; ifstream file(filename); if(!file) /检查文件是否翻开成功 coutFail to open data file!endl; system(pause); exit(0); else string temp; vector item; /项集的临时vector cout原始数据集：endl; int begin,end; while(getline(file,temp) /一行一行读入数据 trancount+; begin=0; temp.erase(0,temp.find_first_not

12、_of(rtn ); /去除字符串首部的空格 temp.erase(temp.find_last_not_of(rtn)+1); /去除字符串尾部的空格 while(end=temp.find( ,begin)!=string:npos) /每一个事务中的项是以空格为分隔符的 item.push_back(temp.substr(begin,end-begin); /将每一个项插入item中 begin=end+1; item.push_back(temp.substr(begin); /一个事务中的最后一项 datavec.push_back(item); /将一个事务中的所有项当成一个整体

13、插入另一个大的vector中 item.clear(); /清空item cout tempendl; file.close();/产生并输出候选1项集void genCanItemset1() map item_map; for(int ix=0;ix!=datavec.size();+ix) for(int iy=0;iy!=datavecix.size();+iy) items_countdatavecix.at(iy)+; /该项集的计数加1 item_mapdatavecix.at(iy)=true; /表示该工程在该事务中存在，值为1，否那么默认为0 bitmap.push_bac

14、k(item_map); item_map.clear(); /这里一定要清空一下 map:const_iterator map_it=items_count.begin(); outFile 候选1项集: endl; while(map_it!=items_count.end() /输出候选1项集 outFile firstendl; map_it+; /产生并输出频繁1项集void genFreItemset1() map:const_iterator map_it=items_count.begin(); outFile频繁1项集:endl; vector item; /项集的临时vec

15、tor while(map_it!=items_count.end() /频繁1项集 if(float)map_it-second/(float)trancount)minsup|fabs(float)map_it-second/(float)trancount)-minsup)1.0e-7) /支持度大于0.2 outFile.setf(ios:fixed); outFile first 支持度:setprecision(2)second/(float)trancountfirst); frequentvec.push_back(item); /插入频繁1项集的vector中 item.cl

16、ear(); map_it+; /产生并输出候选k-项集k=2void genCanItemsetK() /生成下一轮的候选项集 vector item; /项集的临时vector int st=frequentvec.size(); candidatevec.clear(); /去除上一轮的候选项集 for(int st1=0;st1st;st1+) for(int st2=st1+1;st2st;st2+) item=mergeItem(frequentvecst1,frequentvecst2,round); /调用函数合并生成下一轮的候选项集 if(!item.empty()&!isE

17、xist(item,candidatevec) /假设经过判断处理后返回的vector不为空且还不存在该项集，那么作为候选项集参加候选vector中 cutNotCanItemsetK(item); round+; outFile候选round项集:endl; for(int ix=0;ix!=candidatevec.size();+ix) /输出候选项集 outFile; for(int iy=0;iy!=candidatevecix.size();+iy) outFilecandidatevecix.at(iy); outFileendl; if(candidatevec.empty()

18、 /候选项集为空 outFile候选round项集为空!=2)void genFreItemsetK() int flag; /标记某个项集在某条事务中是否出现，出现为1，不出现为0，如：I1I2 int count; /统计某个想集在整个交易的事务集中出现的次数 string tempstr; /临时string，用于串接各个项成一个字符串： 如: I1 I2 I3 串接为I1I2I3 int mark; /为防止执行多余的字符串串接工作 frequentvec.clear(); /去除上一轮的频繁项集 for(int sx=0;sx!=candidatevec.size();+sx) /构

19、造下一轮的频繁项集 mark=1; count=0; for(int sy=0;sy!=bitmap.size();+sy) flag=1; /初始化为1，表出现 for(int sz=0;sz!=candidatevecsx.size();+sz) if(bitmapsycandidatevecsx.at(sz)=false) /存在某一个子项不存在，那么没出现项集 flag=0; if(mark=1) /只串接一次，如I1I2 否那么为10个I1I2的串接 tempstr+=candidatevecsx.at(sz); /串接字符串 if(flag) /flag仍然为1，表示该项集在该条事

20、务中出现了，计数加1 count+; mark+; if(float)count/(float)trancount)minsup|fabs(float)count/(float)trancount)-minsup)1.0e-7) /支持度大于0.2 frequentvec.push_back(candidatevecsx); /插入频繁项集 items_counttempstr=count; /对应该项集的计数值 /假设此时生成的tempstr为I1I2I3,为便于后面的求置信度的计算，这里需要产生I2I1I3,I1I3I2等组合，并 /在items_count中给它们赋予和I1I2I3相同的

21、值 sort(candidatevecsx.begin(),candidatevecsx.end(); /排序 string tempstr2; while(next_permutation(candidatevecsx.begin(),candidatevecsx.end() /取下一排列组合 for(int tempst=0;tempst!=candidatevecsx.size();tempst+) /拼接出该字符串组合 tempstr2+=candidatevecsxtempst; items_counttempstr2=count; /对应该项集的计数值 tempstr2.erase

22、(); tempstr.erase(); if(!frequentvec.empty() /频繁项集不为空 outFile频繁round项集:endl; for(int sx=0;sx!=frequentvec.size();+sx) /输出频繁项集 outFile.setf(ios:fixed); outFile; for(int sz=0;sz!=frequentvecsx.size();+sz) outFilefrequentvecsx.at(sz); tempstr+=frequentvecsx.at(sz); /串接字符串 outFile; outFile 支持度:setprecis

23、ion(2)(float)items_counttempstr/(float)trancount endl; tempstr.erase(); else outFile没有round-频繁项集,Apriori算法结束!endl; /两个项集合并(要求只有一项不同)成一个新的项集做为候选集vector mergeItem(vector vect1,vector vect2,int round) int count=0; /统计两个vector中相同的项的数目 vector vect; map tempMap; /辅助判断两个vector中重复的项 for(unsigned int st=0;st

24、vect1.size();st+) tempMapvect1st+; vect.push_back(vect1st); for(unsigned int st=0;stvect2.size();st+) tempMapvect2st+; if(tempMapvect2st=2) /表示这两项相同 count+; else vect.push_back(vect2st); if(count+1)!=round) /要求两个工程集只有一个工程不相同，其他都相同,如:I1 I2 I4 和I1 I2 I3 vect.clear(); return vect;/剪枝：剪去合并后项集中含有非频繁项集中的项

25、void cutNotCanItemsetK(vector & item) /实现剪枝/ string tempstr; vector tempvec; bool found = false; /是否包含有非频繁的子集,为1表示含有，有的话进行剪枝，如假设I1I4为非频繁项集，那么I1I2I4要剪枝掉 string teststr; int testint; tempvec=item; sort(tempvec.begin(),tempvec.end(); while(next_permutation(tempvec.begin(),tempvec.end() /遍历所有的组合I1I2I4,要变成I1I4I2或其他如I2I1I4才能判断它包含I1I4这个非频繁项集 for(int tempst=0;tempst!=tempvec.size();tempst+) /拼接出该字符串组合 tempstr+=tempvectempst; for(map:const_iterator tempit=items_count.begin