数据挖掘 关联规则挖掘 Apriori算法 C++实现

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前言

本文只是基于课程作业的相关理解，请谨慎参考，如有不妥，欢迎各位批评指正。

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一、Apriori是什么，大致步骤？

示例：Apriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法，Apriori 使用一乘坐逐层扫描的迭代方法，“K-1”项集用于搜索“K”项集。
大致步骤：首先找出频繁一项集的集合，该集合记为L1。L1用于找频繁2项集的集合L2,继续用L2找频繁3项集，如此下去，用Lk-1项集找Lk项集。

二、全部代码

全部代码

代码如下（示例）：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include
#include
#include 
#define maxn 90000
using namespace std;
int ss[17000][17000]={0}; //用于寻找频繁二项集 
double minsupport;//定义最小支持度 
int minsupportnum;//将最小支持度乘以源数据库的行数得到最小支持度的整数形式 
int rescount;//源数据库的行数 
vector<vector<int>> res;//源数据库 
map<int,int> onemap;//用于统计一项集的次数 
vector<pair<vector<int>,int>> pa;//存放上一个频繁项集 
set<set<int>> CK;//存放上一个的频繁项集 
bool v[maxn],v1[maxn];//两个标志数组，example如果源数据库的一行不包含任何一个频繁一项集，那么这个源数据库的一行肯定不包含任何一个频繁二项集 
int ans=0;//存放最后结果的个数 
bool panduan1(vector<int>& a1, vector<int>& a2)//判断两个项集可不可以连接 ，如果除了最后一个元素都是相同的，则可以连接 
{
	int size=a1.size();
	for(int i=0;i<size-1;i++)
	if(a1[i]!=a2[i])return 0;
	return 1;
}
int main(){
	cout << "输入最小支持度\n";
	cin >> minsupport;//输入最小支持度 
	double time=clock();//定义一个时钟，统计时间 
	ifstream fin("retail.dat");//读文件 
	ofstream fout("aprio_out.txt");//写文件 
	if(fin.is_open())//读取文件 
	{
		rescount=0;
		string s;
		while(getline(fin,s)){
			rescount++;
			int i=0;
			vector<int>temp;
			while(s[i]!='\0'){
				if(isdigit(s[i])){
					int sum=0;
					for(;isdigit(s[i]);i++){
						sum=sum*10+s[i]-'0';
					}
					onemap[sum]++;
					//初始化寻找频繁二项集的二维数组 
					int ll=temp.size();
					for(int i=0;i<ll;i++)
						ss[temp[i]][sum]++;
					temp.push_back(sum);
				}
				else
					i++;
			}
			res.push_back(temp);	
		}
	}
	else{
		cout<<"can not open file";
		exit(0);
	}
	//读文件结束 
	minsupportnum=ceil(minsupport*rescount);
	cout<<"行数为"<<res.size()<<endl<<"最小支持度为"<<minsupportnum<<"\n";
			
	#pragma omp parallel for
	//进行频繁一项集的工作 
	for(auto it :onemap){//遍历用onemap统计的频繁一项集 
		if(it.second>=minsupportnum){//将频繁一项集装入pa，CK计算单元 
			vector<int> temp;//定义替换容器 
			set<int> temp2;//定义替换的容器 
			temp.push_back(it.first);
			temp2.insert(it.first);
			pa.push_back(make_pair(temp,it.second));
			CK.insert(temp2);
		}
	}
	//	#pragma omp parallel for
	//进行标志数组的初始化 
	int res_size=res.size();
	#pragma omp parallel for
	for(int i=0;i<res_size;i++){//如果源数据库的某一行数据包括频繁一项集，则将他的标志数组置为1，其他置为0 
		for(auto it : res[i] ){
			if(onemap[it]>=minsupportnum){
				v[i]=1;
				break;
			}
		}
	}
	int xiangji=1;//定义项集数，标志该代码段，处理到第几项集 
	//将频繁一项集输入到out.txt文件中 
	if(pa.size()>0){
		ans+=pa.size();
		fout<<"**************************\n";
		fout<<xiangji<<"项集:个数为"<<pa.size()<<endl;
//		for(auto it :pa){
//			for(auto iter : it.first)
//				fout<
//			fout<<"个数为"<
//		}
	}
	//处理频繁二项集
	 memset(v1,0,sizeof(v1));//将v1标志数组初始化为0 
		vector<pair<vector<int>,int>> pa21;
		set<set<int>>CK21;//定义替换容器，pa21和CK21 
		int pa_size1=pa.size();
		for(int i=0;i<pa_size1;i++){
			int numm;//定义频繁二项集的出现次数 
			
			for(int j=0;j<pa_size1;j++){//自联结，产生候补二项集合 
				numm=ss[pa[i].first[0]][pa[j].first[0]];
				
				if(numm>=minsupportnum){
					vector<int> tempp;
					tempp.push_back(pa[i].first[0]);
					tempp.push_back(pa[j].first[0]);
					set<int> tempp1(tempp.begin(),tempp.end());
					CK21.insert(tempp1);
					pa21.push_back(make_pair(tempp,numm));
				}	
			}
			
		}
		pa=pa21;
		CK=CK21;
		xiangji++;		      
	if(pa.size()>0){
		ans+=pa.size();
		fout<<"**************************\n";
	//fout<
	fout<<xiangji<<"项集:个数为"<<pa.size()<<endl;
//		for(auto it:pa){
//			for(auto iter : it.first)
//				fout<
//			fout<<"个数为"<
//		}
	}
	//频繁二相机处理结束 
	while(!pa.empty()){
		cout<<"用时"<<double(clock()-time)/CLOCKS_PER_SEC<<endl;

		
		//自联结
		memset(v1,0,sizeof(v1));
		vector<pair<vector<int>,int>> pa2;
		set<set<int>>CK2;//用于替换过程中的pa和CK 
		int pa_size=pa.size();
		for(int i=0;i<pa_size;i++){
			for(int j=i+1;j<pa_size;j++){
				vector<int> temp;
				if(panduan1(pa[i].first,pa[j].first)){
					temp=pa[i].first;//直接将第一个插入，第二个的最后一个字母放在后面 
					temp.push_back(pa[j].first.back());
					set<int> temp2(temp.begin(),temp.end());
					//裁剪 
				bool biaozhi=true;
				for(set<int>::iterator it=temp2.begin();it!=temp2.end();it++){
					int num1=*it;
					set<int> temp1(temp2.begin(),temp2.end());
					temp1.erase(num1);
					if(!CK.count(temp1)){ 
						biaozhi=false;
						break;
					} 
				}
				//裁剪后看是否保存	
					if(biaozhi){
						//int num=numcount(temp);
				//统计初始项集次数 
					int num=0;
	int size=temp.size();
	for(int i=0;i<rescount;i++){
		if(v[i]==0) continue;
		int size1=res[i].size();
		if(size>size1) continue;
		int i1,i2;
		for( i1=0,i2=0;i1<size&&i2<size1;){
			if(temp[i1]==res[i][i2]) i1++;
			i2++;
		}
		if(i1==size){//判断该候选项集是否是频繁的 
			num++;
			v1[i]=true;
		}
	}
//	***
	//将不符合条件的 
						if(num>=minsupportnum){
							pa2.push_back(make_pair(temp,num));
							CK2.insert(temp2);
						}
					}
				}
			}
		}
		pa=pa2;
		CK=CK2;
		memcpy(v,v1,sizeof(v));
		xiangji++;//显示到几项集
	//将频繁项集输入到文价夹中 
	if(pa.size()>0){
		ans+=pa.size();
		fout<<"**************************\n";
		//fout<
		fout<<xiangji<<"项集:个数为"<<pa.size()<<endl;
//		for(auto it:pa){
//			for(auto iter : it.first)
//				fout<
//			fout<<"个数为"<
//		}
	} 
		 
	}
	cout<<"最后的所有频繁项集总数"<<ans<<endl;
	cout<<"最后的总用时"<<double(clock()-time)/CLOCKS_PER_SEC<<endl;
	//system("pause");
	return 0;	
	
}

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总结

本文只是初步对于该算法的理解，后续还会进行更新，谢谢大家。