Apriori与K-Means算法示例代码
Apriori 算法的规则挖掘和 K 均值的聚类能力，搭配起来用来练手再合适不过了。压缩包里有完整代码，不用自己从头搭环境，直接运行就能看到效果。对算法理解也更直观，像 Apriori 里的候选集生成和 K 均值的中心点更新，在代码里都有体现。
Apriori 算法比较适合做推荐系统，比如超市里的“买了啤酒也买薯片”那种。如果你想搞懂频繁项集和关联规则是怎么一步步挖出来的，这份代码挺管用。逻辑清晰，注释也算比较全，重点都标出来了。
K-Means 算法用来做聚类，比如把用户按消费习惯分组，或者图片里的像素做分割。算法思路也不复杂，先随机选几个点当中心，再按距离分类，不断迭代。代码里实现的是标准流程，初始化、分配、更新都分段清楚，适合自己调着玩。
哦对了，两个算法都有不少优化空间。比如 Apriori 可以用剪枝、K-Means 可以配合肘部法找最优 K 值。建议你跑一遍代码，再根据数据规模做点微调，更有收获。
如果你刚好在做项目或课程作业，需要用到这类经典算法，A 算法与 K 聚类算法代码.rar这个资源还蛮合适的。不想啃大段教程，看代码理解还快点。
文件大小：4.37KB
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