C语言关联规则算法（从零开始掌握Apriori算法的C语言实现）

Apriori算法原理简述

Apriori算法是关联规则挖掘中最经典、最基础的算法之一。它的核心思想是：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。这个性质称为“Apriori性质”。

算法步骤如下：

1. 扫描数据库，找出所有满足最小支持度的1-项集（频繁1-项集）。
2. 基于频繁k-项集，生成候选(k+1)-项集。
3. 再次扫描数据库，计算每个候选集的支持度，筛选出频繁(k+1)-项集。
4. 重复步骤2~3，直到无法生成新的频繁项集。
5. 从所有频繁项集中生成强关联规则（满足最小置信度）。

C语言实现Apriori算法

下面我们用C语言来实现一个简化版的Apriori算法。为了便于理解，我们将使用整数表示商品（如1=牛奶，2=面包等），并假设所有交易数据已加载到内存中。

1. 数据结构定义

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>// 定义最大商品种类数和最大交易数#define MAX_ITEMS 10#define MAX_TRANSACTIONS 100// 交易数据结构typedef struct {    int items[MAX_ITEMS];    int count;} Transaction;// 频繁项集结构typedef struct {    int itemset[MAX_ITEMS];    int size;    int support;} FrequentItemset;

2. 计算项集支持度

// 判断一个项集是否包含在交易中int contains(int* itemset, int size, Transaction* trans) {    for (int i = 0; i < size; i++) {        int found = 0;        for (int j = 0; j < trans->count; j++) {            if (itemset[i] == trans->items[j]) {                found = 1;                break;            }        }        if (!found) return 0;    }    return 1;}// 计算项集在所有交易中的支持度int calculateSupport(int* itemset, int size,                       Transaction* transactions, int transCount) {    int support = 0;    for (int i = 0; i < transCount; i++) {        if (contains(itemset, size, &transactions[i])) {            support++;        }    }    return support;}

3. 主函数：生成频繁1-项集

int main() {    // 示例交易数据（1=牛奶, 2=面包, 3=黄油, 4=啤酒）    Transaction transactions[MAX_TRANSACTIONS] = {        {{1, 2, 3}, 3},        {{1, 2}, 2},        {{2, 3, 4}, 3},        {{1, 3}, 2},        {{1, 2, 3, 4}, 4}    };    int transCount = 5;        // 最小支持度阈值（例如：2次）    int minSupport = 2;        // 找出所有频繁1-项集    FrequentItemset freq1[MAX_ITEMS];    int freq1Count = 0;        // 假设商品编号从1到4    for (int item = 1; item <= 4; item++) {        int support = calculateSupport(&item, 1, transactions, transCount);        if (support >= minSupport) {            freq1[freq1Count].itemset[0] = item;            freq1[freq1Count].size = 1;            freq1[freq1Count].support = support;            freq1Count++;        }    }        // 输出频繁1-项集    printf("频繁1-项集:\n");    for (int i = 0; i < freq1Count; i++) {        printf("{%d} 支持度: %d\n", freq1[i].itemset[0], freq1[i].support);    }        return 0;}

以上代码展示了如何用C语言实现Apriori算法的第一步——找出频繁1-项集。完整实现还包括生成候选项集、剪枝、递归生成更高阶频繁项集等步骤，但核心逻辑已在上述代码中体现。

为什么学习C语言关联规则算法？

虽然现在有Python、R等高级语言可以轻松调用现成的数据挖掘库，但通过Apriori算法C语言实现，你可以：

• 深入理解算法底层逻辑；
• 提升C语言编程能力；
• 为嵌入式或资源受限环境下的数据挖掘打下基础；
• 更好地掌握数据挖掘C语言的核心思想。

总结

本教程带你从零开始了解并实现了关联规则挖掘教程中最基础的Apriori算法。虽然C语言实现比高级语言更繁琐，但它能帮助你真正掌握算法本质。建议你动手运行上述代码，并尝试扩展它以支持生成2-项集、3-项集甚至完整的关联规则。

提示：实际项目中，可结合位图、哈希表等优化技术提升性能。

祝你在C语言关联规则算法的学习之旅中收获满满！