本文主要是介绍weka实战003：apriori关联规则算法的实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
weka实现的apriori算法是在weka.associations包的Apriror类。
在这个类，挖掘关联规则的入口函数是public void buildAssociations(Instances instances)，而instances就是数据集，检查数据，设置参数，初始化变量，然后，用一个do-while循环计算关联规则。如果你看过上一篇，就知道其实就是从一项频繁集开始，逐级二项频繁集... N项频繁集，直到达到停止准则，终止循环。
在这个循环里，根据条件有若干种计算关联规则的方式，其中一种方式，是执行两个函数：findLargeItemSets()和findRulesBruteForce()。
findLargeItemSets()函数的作用，就是计算出所有的超过最小支持度的频繁集。所有的操作都是用集合来的，这里最重要的类就是AprioriItemSet，它做各种集合操作，也计算关联规则。
findRulesBruteForce()函数，就是暴力直接粗鲁地一个个取出前面算好的AprioriItemSet，计算关联规则。
整个过程就这么简单。
这篇关于weka实战003：apriori关联规则算法的实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
