数据挖掘Apriori算法C++实现(3)

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{

public:

void init(string fileName); //初始化，输入数据源，得到原始数据集、频繁1项集

void apri_gen();//连接频繁k项集、并且直接剪枝，得到频繁k+1项集，加入到频繁项集集合frequentvec中float calculateSup(vector<int> judge_item); //求候选项的支持度

vector<int> mergeItem(vector<int> vect1,vector<int> vect2,int round); //判断两个项是否可以合并成一个新的项集做为新的候选项，能则合并，不能的返回空容器

void showItem();//输出频繁项集

private:

vector<set<int>> dataNumVec;//原始数据集转换出来的、数据项用代号来表示的数据

map<string,int> reflection; //原始数据中各个不同的元素的代号映射,数据元素从1开始编号

int trancount; //原始数据项数量

vector<vector<pair<vector<int>,float>>> frequentvec; //频繁项集集合，储存各项以及其支持度

double minsup; //设置最小支持度和最小置信度

};

运行结果：

效果对比：

改进后14.496；14.549；14.577

改进前20.165；20.463；20.383

效率提升28.1%

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