关联规则Apriori算法java程序

关联规则算法的源代码，以及相关资料，可以运行的，还有相关的说明

对一组确定数据的关联规则算法挖掘找出频繁项集

关联规则的经典算法，fp_growth算法，利用fp_tree来将事物空间进行划分。

关于数据挖掘的关联规则的一些描述与解释，适合初学者对其了解，是数据挖掘的主要算法之一。

关联分析又称关联挖掘就是在交易数据关系数据或其他信息载体中查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式关联相关性或因果结构.关联分析的一个典型例子是购物篮分析.通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系

这些论文很系统得介绍了数据挖掘技术，以及挂念规则挖掘算法及其的改进技术，很有参考价值

本资源包含5个文件夹，分别包含了Apripri、FPgrowth、ORAR、Eclat关联规则算法的python实现代码和实验结果，其中Eclat有俩个文件夹，分别用了俩个数据集来实现。

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基于分辨矩阵和Apriori算法的关联规则挖掘研究与应用，杜晓明，代逸生，为进一步提高关联规则挖掘的运行效率，在传统Apriori算法的基础上，提出了一种基于分辨矩阵和Apriori算法的关联规则挖掘

从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或关联规则学习。过程分为两步：1.提取频繁项集。频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合。反过来，如果一个项集是非频繁项集，那么它的所有超集也是非频繁的