Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial C#.Net > Bagaimana untuk menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan menggunakan C#

Bagaimana untuk menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan menggunakan C#

PHPz
Lepaskan: 2023-09-19 16:19:47
asal
916 orang telah melayarinya

Bagaimana untuk menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan menggunakan C#

Cara menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan menggunakan C#

Pengenalan:
Perlombongan peraturan persatuan ialah salah satu tugas penting dalam perlombongan data, digunakan untuk menemui corak dan korelasi tersembunyi dalam set data. Aplikasi biasa termasuk analisis bakul pasaran, sistem pengesyoran, analisis tingkah laku pengguna rangkaian, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C# untuk menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan dan memberikan contoh kod khusus.

1. Pengenalan kepada Algoritma Perlombongan Peraturan Persatuan
Matlamat algoritma perlombongan peraturan persatuan adalah untuk menemui set item yang kerap dan peraturan perkaitan dalam set data. Set item kerap merujuk kepada gabungan item yang kerap muncul dalam set data, manakala peraturan perkaitan ialah corak yang diperoleh daripada set item kerap. Algoritma terutamanya merangkumi dua langkah: 1) Hasilkan set item calon 2) Tapis set item kerap dan jana peraturan persatuan.

2. Kod C# untuk melaksanakan algoritma perlombongan peraturan persatuan

  1. Penyediaan data
    Pertama, kita perlu menyediakan set data yang mengandungi data transaksi. Ia boleh diwakili menggunakan struktur Senarai C#, di mana setiap Senarai mewakili transaksi dan setiap elemen mewakili item.
List<List<string>> dataset = new List<List<string>>();
dataset.Add(new List<string> { "A", "B", "C" });
dataset.Add(new List<string> { "A", "B", "D" });
dataset.Add(new List<string> { "B", "C", "D" });
// ...
Salin selepas log masuk
  1. Janakan itemset calon
    Seterusnya, kita perlu hasilkan set item calon berdasarkan set data. Itemset calon merujuk kepada itemset yang mungkin menjadi item kerap. Ia boleh diwakili menggunakan struktur Kamus C#, di mana kunci mewakili set item calon dan nilai mewakili kiraan sokongan set item calon.
Dictionary<List<string>, int> candidateItemsets = new Dictionary<List<string>, int>();

// 生成候选项集
foreach (List<string> transaction in dataset)
{
    foreach (string item in transaction)
    {
        List<string> candidate = new List<string> { item };
        if (candidateItemsets.ContainsKey(candidate))
        {
            candidateItemsets[candidate]++;
        }
        else
        {
            candidateItemsets.Add(candidate, 1);
        }
    }
}
Salin selepas log masuk
  1. Menapis item yang kerap
    Dalam langkah ini, kami akan menapis itemset yang kerap. Set item kerap merujuk kepada set item yang sokongannya tidak kurang daripada ambang. Ia boleh diwakili oleh struktur List C#, di mana setiap Senarai mewakili set item yang kerap.
List<List<string>> frequentItemsets = new List<List<string>>();
int supportThreshold = 2; // 设置支持度阈值

// 筛选频繁项集
foreach (var itemset in candidateItemsets)
{
    if (itemset.Value >= supportThreshold)
    {
        frequentItemsets.Add(itemset.Key);
    }
}
Salin selepas log masuk
  1. Jana peraturan persatuan
    Akhir sekali, kami akan menjana peraturan persatuan berdasarkan itemset yang kerap. Peraturan persatuan merujuk kepada peraturan antara set item kerap dengan tahap keyakinan tertentu. Ia boleh diwakili menggunakan struktur List Tuple C#, di mana setiap Tuple mewakili peraturan persatuan.
List<Tuple<List<string>, List<string>>> associationRules = new List<Tuple<List<string>, List<string>>>();
double confidenceThreshold = 0.5; // 设置置信度阈值

// 生成关联规则
foreach (var frequentItemset in frequentItemsets)
{
    int itemsetLength = frequentItemset.Count;
    for (int i = 1; i < itemsetLength; i++)
    {
        List<List<string>> combinations = GetCombinations(frequentItemset, i);
        foreach (var combination in combinations)
        {
            List<string> remainingItems = frequentItemset.Except(combination).ToList();
            double confidence = (double)candidateItemsets[frequentItemset] / candidateItemsets[combination];
            if (confidence >= confidenceThreshold)
            {
                associationRules.Add(new Tuple<List<string>, List<string>>(combination, remainingItems));
            }
        }
    }
}
Salin selepas log masuk
  1. Fungsi tambahan
    Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi tambahan GetCombinations untuk menjana gabungan set item. Pelaksanaan kod khusus diberikan di bawah.
public List<List<string>> GetCombinations(List<string> items, int length)
{
    List<List<string>> combinations = new List<List<string>>();
    Combine(items, length, 0, new List<string>(), combinations);
    return combinations;
}

private void Combine(List<string> items, int length, int start, List<string> currentCombination, List<List<string>> combinations)
{
    if (length == 0)
    {
        combinations.Add(new List<string>(currentCombination));
        return;
    }
    if (start == items.Count)
    {
        return;
    }
    currentCombination.Add(items[start]);
    Combine(items, length - 1, start + 1, currentCombination, combinations);
    currentCombination.RemoveAt(currentCombination.Count - 1);
    Combine(items, length, start + 1, currentCombination, combinations);
}
Salin selepas log masuk

3 Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan C# untuk menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan, dan memberikan contoh kod khusus. Melalui tiga langkah menjana set item calon, menapis set item kerap dan menjana peraturan persatuan, kita boleh menemui corak dan perkaitan tersembunyi daripada set data transaksi. Saya harap artikel ini akan membantu dalam memahami algoritma perlombongan peraturan persatuan dan pengaturcaraan C#.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis algoritma perlombongan peraturan persatuan menggunakan C#. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan