t1: 牛肉、鸡肉、牛奶
t2: 牛肉、奶酪
t3: 奶酪、靴子
t4: 牛肉、鸡肉、奶酪
t5: 牛肉、鸡肉、衣服、奶酪、牛奶
t6: 鸡肉、衣服、牛奶
t7: 鸡肉、牛奶、衣服

1,2,3
1,2,4
1,3,4
1,2,3,5
1,3,5
2,4,5
1,2,3,4

/*Apriori算法 2012.10.31*/
#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;vector<string> T;                   //保存初始输入的事务集
double minSup,minConf;              //用户设定的最小支持度和置信度
map<string,int> mp;                //保存项目集中每个元素在事务集中出现的次数
vector< vector<string> > F;       //存放频繁项目集
vector<string> R;                 //存放关联规则 void initTransactionSet()       //获取事务集
{int n;cout<<"请输入事务集的个数:"<<endl;cin>>n;getchar();cout<<"请输入事务集:"<<endl;while(n--){string str;getline(cin,str);          //输入的事务集中每个元素以空格隔开,并且只能输入数字
         T.push_back(str);}cout<<"请输入最小支持度和置信度:"<<endl;      //支持度和置信度为小数表示形式 cin>>minSup>>minConf;
}vector<string> split(string str,char ch)
{vector<string> v;int i,j;i=0;while(i<str.size()){if(str[i]==ch)i++;else{j=i;while(j<str.size()){if(str[j]!=ch)j++;elsebreak;}string temp=str.substr(i,j-i);v.push_back(temp);i=j+1;}}return v;
}void genarateOneFrequenceSet()          //生成1-频繁项目集
{int i,j;vector<string> f;                 //存储1-频繁项目集 for(i=0;i<T.size();i++) {string t = T[i];vector<string> v=split(t,' ');       //将输入的事务集进行切分，如输入1 2 3，切分得到"1","2","3" for(j=0;j<v.size();j++)             //统计每个元素出现的次数，注意map默认按照key的升序排序
         {mp[v[j]]++;             }}for(map<string,int>::iterator it=mp.begin();it!=mp.end();it++)    //剔除不满足最小支持度要求的项集
    {    if( (*it).second >= minSup*T.size()){f.push_back((*it).first);}}F.push_back(T);                 //方便用F[1]表示1-频繁项目集 if(f.size()!=0){F.push_back(f);                  }
}bool judgeItem(vector<string> v1,vector<string> v2) //判断v1和v2是否只有最后一项不同
{int i,j;i=0;j=0;while(i<v1.size()-1&&j<v2.size()-1){if(v1[i]!=v2[j])return false;i++;j++;}return true;
}bool judgeSubset(vector<string> v,vector<string> f)        //判断v的所有k-1子集是否在f中
{int i,j;bool flag=true;for(i=0;i<v.size();i++){string str;for(j=0;j<v.size();j++){if(j!=i)str+=v[j]+" ";}str=str.substr(0,str.size()-1);vector<string>::iterator it=find(f.begin(),f.end(),str);if(it==f.end())flag=false;}return flag;
}int calculateSupportCount(vector<string> v)      //计算支持度计数
{int i,j;int count=0;for(i=0;i<T.size();i++) {vector<string> t=split(T[i],' ');for(j=0;j<v.size();j++){vector<string>::iterator it=find(t.begin(),t.end(),v[j]);if(it==t.end())break;}if(j==v.size())count++;}return count;
}bool judgeSupport(vector<string> v)                  //判断一个项集的支持度是否满足要求
{int count=calculateSupportCount(v);if(count >= ceil(minSup*T.size()))return true;return false;
}void generateKFrequenceSet()        //生成k-频繁项目集
{int k;for(k=2;k<=mp.size();k++){if(F.size()< k)           //如果Fk-1为空，则退出 break;else                      //根据Fk-1生成Ck候选项集
        {                int i,j;vector<string> c;vector<string> f=F[k-1];for(i=0;i<f.size()-1;i++){vector<string> v1=split(f[i],' ');for(j=i+1;j<f.size();j++){vector<string> v2=split(f[j],' ');if(judgeItem(v1,v2))       //如果v1和v2只有最后一项不同，则进行连接
                    {vector<string> tempVector=v1;tempVector.push_back(v2[v2.size()-1]);sort(tempVector.begin(),tempVector.end());     //对元素排序，方便判断是否进行连接 //剪枝的过程 //判断 v1的(k-1)的子集是否都在Fk-1中以及是否满足最低支持度 if(judgeSubset(tempVector,f)&&judgeSupport(tempVector))  {int p;string tempStr;for(p=0;p<tempVector.size()-1;p++)tempStr+=tempVector[p]+" ";tempStr+=tempVector[p];c.push_back(tempStr);}}}}if(c.size()!=0)F.push_back(c);}}
}vector<string> removeItemFromSet(vector<string> v1,vector<string> v2)    //从v1中剔除v2
{int i;vector<string> result=v1;for(i=0;i<v2.size();i++){vector<string>::iterator it= find(result.begin(),result.end(),v2[i]);if(it!=result.end())result.erase(it);}return result;
}string getStr(vector<string> v1,vector<string> v2)        //根据前件和后件得到规则
{int i; string rStr;for(i=0;i<v1.size();i++)rStr+=v1[i]+" ";rStr=rStr.substr(0,rStr.size()-1);rStr+="->";for(i=0;i<v2.size();i++)rStr+=v2[i]+" ";rStr=rStr.substr(0,rStr.size()-1);return rStr;
} void ap_generateRules(string fs)
{int i,j,k;vector<string> v=split(fs,' ');vector<string> h;                           vector< vector<string> > H;                   //存放所有的后件 int fCount=calculateSupportCount(v);         //f的支持度计数 for(i=0;i<v.size();i++)                    //先生成1-后件关联规则
    {vector<string> temp=v;temp.erase(temp.begin()+i);int aCount=calculateSupportCount(temp);if( fCount >= ceil(aCount*minConf))        //如果满足置信度要求
         {h.push_back(v[i]);string tempStr;for(j=0;j<v.size();j++){if(j!=i)tempStr+=v[j]+" ";}tempStr=tempStr.substr(0,tempStr.size()-1);tempStr+="->"+v[i];R.push_back((tempStr));}}H.push_back(v);if(h.size()!=0)H.push_back(h);for(k=2;k<v.size();k++)              //生成k-后件关联规则
     {h=H[k-1];vector<string> addH;for(i=0;i<h.size()-1;i++){vector<string> v1=split(h[i],' ');for(j=i+1;j<h.size();j++){vector<string> v2=split(h[j],' ');if(judgeItem(v1,v2)) {vector<string> tempVector=v1;                    tempVector.push_back(v2[v2.size()-1]);                        //得到后件集合
                       sort(tempVector.begin(),tempVector.end());vector<string> filterV=removeItemFromSet(v,tempVector);      //得到前件集合 int aCount=calculateSupportCount(filterV);                   //计算前件支持度计数 if(fCount >= ceil(aCount*minConf))                           //如果满足置信度要求
                       {string rStr=getStr(filterV,tempVector);                  //根据前件和后件得到规则 string hStr;for(int s=0;s<tempVector.size();s++)  hStr+=tempVector[s]+" ";hStr=hStr.substr(0,hStr.size()-1);addH.push_back(hStr);                                    //得到一个新的后件集合
                        R.push_back(rStr);}}}}if(addH.size()!=0)                                                       //将所有的k-后件集合加入到H中
            H.push_back(addH);}
}void generateRules()               //生成关联规则
{int i,j,k;for(k=2;k<F.size();k++){vector<string> f=F[k];for(i=0;i<f.size();i++){string str=f[i];ap_generateRules(str);}}
}void outputFrequenceSet()          //输出频繁项目集
{int i,k;if(F.size()==1){cout<<"无频繁项目集!"<<endl;return;}    for(k=1;k<F.size();k++){cout<<k<<"-频繁项目集:"<<endl;vector<string> f=F[k];for(i=0;i<f.size();i++)cout<<f[i]<<endl;}
}void outputRules()              //输出关联规则
{int i;cout<<"关联规则:"<<endl;for(i=0;i<R.size();i++){cout<<R[i]<<endl;}
}void Apriori()
{initTransactionSet();genarateOneFrequenceSet();generateKFrequenceSet();outputFrequenceSet();generateRules();outputRules();
} int main(int argc, char *argv[])
{Apriori();return 0;
}