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数据挖掘算法和概述
求相关系数（matlab程序）
function coeff=xiangguanxishu(X,Y)
%求相关系数
X=[23 23 27 27 39 41 47 49 50 52 54 54 56 57 58 58 60 61];
Y=[9.5 26.5 7.8 17.8 31.4 25.9 27.4 27.2 31.2 34.6 42.5 28.8 33.4 30.2 34.1 32.9 41.2 35.7];
%输入：X为age Y为%fat
fenzi=sum(X.*Y)-(sum(X)*sum(Y))/length(X);
fenmu=sqrt((sum(X.^2)-sum(X)^2/length(X))*(sum(Y.^2)-sum(Y)^2/length(X)));
coeff=fenzi/fenmu;
%输出：coeff为两个输入序列X，Y的相关系数
End
2、apriori算法（c语言程序）
/* Apriori算法*/
/* 输入：D事务数据库，min_sup最小支持度阈值*/
/* 输出：L,D中的频繁项集*/
#include stdio.h
#includestring.h
#define D 5 /*D数事务的个数*/
#define MinSupCount 3 /*min_sup=60% 最小事务支持度数为*/
void main()
{
/*输入购买的商品*/
char a[10][10]={
{M,O,N,K,E,Y},
{D,O,N,K,E,Y},
{M,A,K,E},
{M,U,C,K,Y},
{C,O,O,K,I,Y},
};
char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100][10];
int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1=0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1=1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1;
int count[100],temp;
for(i=0;iD;i++)
{
for(j=0;a[i][j]!=\0;j++)
{
/*这个循环是用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样，不一样就保存，一样就不保存*/
for(k=0;kx;k++)
{
if(b[k]!=a[i][j]) ;
else
{
flag=0;break;
}
}
/*这个if是用来判断是否相等*/
if(flag==1)
{
b[x]=a[i][j];
x++;
}
else flag=1;/*这个不保存，那就跳到下一个数*/
}
}
/*计算筛选出的元素的支持度计数*/
for(i=0;iD;i++)
{
for(j=0;a[i][j]!=\0;j++)
{
for(k=0;kx;k++)/*这个x是上面b数组中元素个数，用b数组和a[i][j]数组中的每一行和每一列进行比较，用来记录b数组每一个元素的支持度计数*/
{
if(a[i][j]==b[k])
{
c[k]++;break;
}
}
}
}
/*对选出的项集进行筛选，选出支持度计数大于的，并且保存到d[x1]数组中*/
for(k=0;kx;k++)
{
if(c[k]=MinSupCount)
{
d[x1]=b[k];
count[x1]=c[k];
x1++;
}
}
/*对选出的项集中的元素进行排序*/
for(i=0;ix1-1;i++)
{
for(j=0;jx1-i-1;j++)
{
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