基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序

【实例简介】
基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序 一、DataMiningApriori程序 用eclipse打开，把三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置 在F:\DataMiningSample\FPmining文件夹下面，即可运行 二、FP-growth程序 1、包括程序源文件和编译生成的可执行原件 2、程序运行方法 把FP_Growth.exe可执行文件与三个测试数据mushroom、accidents 和T10I4D100K放置在同一个文件夹下面，双击FP_Growth.exe，即可 顺序挖掘mushroom、accide
【实例截图】
【核心代码】
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└── 基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序共享版
├── Apriori及FP-growth源程序及输出
│   ├── DataMiningApriori
│   │   ├── bin
│   │   │   └── com
│   │   │   └── pku
│   │   │   └── yangliu
│   │   │   └── AprioriFPMining.class
│   │   └── src
│   │   └── com
│   │   └── pku
│   │   └── yangliu
│   │   └── AprioriFPMining.java
│   ├── FP-growth
│   │   ├── data.cpp
│   │   ├── data.h
│   │   ├── fpgrowth.cpp
│   │   ├── FP_Growth.exe
│   │   ├── fpgrowth.h
│   │   ├── fptree.cpp
│   │   ├── fptree.h
│   │   ├── item.cpp
│   │   ├── item.h
│   │   ├── readme.txt
│   │   └── testfpgrowth.cpp
│   ├── readme.txt
│   ├── 输出的频繁模式及支持度文件示例
│   │   ├── accidents_threshold_60
│   │   ├── mushroom_threshold_25
│   │   └── T10I4D100Kthreshold0.5.dat
│   └── 频繁模式挖掘实验结果yangliu-done.txt
├── DMStar组-基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘project答辩PPTV5.0.ppt
├── Eclat源程序及输出
│   ├── 输出频繁模式及支持度示例
│   │   ├── mushroom-20.dat
│   │   └── mushroom-25.dat
│   └── 频繁模式Eclat源程序
│   ├── bin
│   │   └── com
│   │   └── pku
│   │   └── yhf
│   │   ├── EclatRelease.class
│   │   ├── HashHeadNode.class
│   │   ├── HashNode.class
│   │   ├── HeadNode.class
│   │   ├── ItemSet.class
│   │   ├── MyMap.class
│   │   └── Node.class
│   └── src
│   └── com
│   └── pku
│   └── yhf
│   ├── EclatRelease.java
│   ├── HashHeadNode.java
│   ├── HashNode.java
│   ├── HeadNode.java
│   ├── ItemSet.java
│   └── Node.java
└── 测试数据
├── accidents.dat
├── mushroom.dat
└── T10I4D100K.dat

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