使用Apriori算法进行关联规则挖掘的实验报告与代码实现
简介
本仓库包含了电子科技大学数据挖掘课程的第二次实验内容，主要围绕关联规则挖掘展开。实验报告详细记录了使用Apriori算法进行频繁项集获取和关联规则获取的过程，代码实现部分也一并提供。自认为对Apriori算法的理解与实现写得相当透彻，如有疑问或不理解之处，欢迎随时联系我进行讨论。
内容概述
- 实验报告：详细阐述了Apriori算法的理论基础、实验步骤、结果分析以及个人对算法的理解。
- 代码实现：提供了完整的Python代码，展示了如何实现Apriori算法以挖掘频繁项集和关联规则。
使用方法
- 下载资源：通过Git克隆本仓库或直接下载ZIP文件。
- 阅读报告：打开实验报告文档，了解Apriori算法的详细过程和实验结果。
- 运行代码：使用Python环境运行提供的代码文件，验证算法实现并进行自定义数据集的挖掘。
联系方式
如有任何问题或需要进一步的解释，请通过以下方式联系我：
- 邮箱：[your-email@example.com]
- GitHub：[your-github-username]
希望这份资源能对你的学习和研究有所帮助！