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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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以从医院病案室获得的3022例数据为样本，在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后，以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点，研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现，即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究，应用集合论中的Apriori性质，实现关联规则的挖掘引擎设计。-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completion of the sample 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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数据挖掘关联规则APriori算法的C语言实现，只有支持度，不包含置信度。-Data Mining Association Rules APriori algorithm C-language implementation, only the degree of support does not contain a degree of confidence.
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vc++实现的apriori算法。在使用时，请先在“控制面板/管理工具/数据源ODBC”中配置数据源，名称为“TRANSACTION”，数据库在 Apriori 文件夹下。-vc++ implementation of the apriori algorithm. In use, first in the " Control Panel/Administrative Tools/Data Sources ODBC" to configure the data source, t
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基于vc6.0的apriori算法的实现。功能与描述。包含有数据库。-Based on the implementation of algorithm is apriori vc6.0. Function and described. Contains a database.
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Apriori经典算法的实现,可以在C#中运行，不错的程序-The implementation of the classic Apriori algorithm
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Implementation of the Apriori
algorithm for effective item set
mining in VigiBaseTM. Apriori algorithm implementation on C#.
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数据挖掘中关联规则挖掘算法-apriori，的Python实现，代码中有测试样本-Data mining association rule mining algorithm-apriori, implementation of Python code in a test sample
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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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matlab实现数据关联算法，包含源代码，打开即可查看(Matlab implementation of data association algorithm)
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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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关联规则的Apripori算法matlab实现(Matlab implementation of Apripori algorithm for association rules)
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