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本程序是数据挖掘中的关联规则模型中著名的Aprior算法的VC实现程序，可用于知识发现、数据挖掘、人工智能、模式识别等领域（请先解压文件）-The code is the VC implementation of the well-known Aprior algorithm in Association Rule Model of Data Mining field, can be used in Knowledge Discovery, Data Mining, AI, Pattern Re
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这是关于数据仓库与数据挖掘的Apriori算法的实现程序，基于关系型数据库的。-This is the implementation of Apriori Algorithm used in Data Warehouse and Data Mining filed, based on the Relation Database.
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A program to find association rules and frequent item sets (also closed and maximal) with the apriori algorithm (Agrawal et al. 1993), which carries out a breadth first search on the subset lattice and determines the support of itemsets by subset tes
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数据挖掘算法apriori的Java实现，能够有效的进行频繁项集的统计和规则生成-Apriori data mining algorithm Java implementation, can effectively carry out the statistical and rule generation of frequent itemsets
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java实现的apriori算法（源代码）(Java implementation of the Apriori algorithm (source code))
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收集数据：使用任何方法
准备数据：任意数据类型都可以，因为我们只保存集合
分析数据：使用任何方法
训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集
测试算法：不需要测试过程
使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则
使用Apriori算法，首先计算出单个元素的支持度，然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值，比如0.5或是0.7等。然后增加单个元素组合的个数，只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中，依次递归。
然后根据计算的支持度选出来的频繁项集来
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