L产生候选集C

由L1产生候选集C2：项集｛I1，I2｝，｛I1，I3｝，｛I1，I4｝，｛I1，I5｝，｛I2，I3｝，｛I2，I4｝，｛I2，I5｝，｛I3，I4｝，｛I3，I5｝，｛I4，I5｝。

再次扫描 D 的候选项计数代码逻辑，挺适合用来Apriori 算法里怎么从候选集算出频繁项集的 L2 那一步。每个项集支持度都有标注，像{I1, I2} 4这种，看起来清楚，方便调试。你要是正好在啃数据挖掘那几章，这段代码拿去直接改都不费事，格式也挺干净的。格式上偏向事务型数据库的方式，逻辑上走的是频繁项集挖掘里的典型路径——先生成候选，再数支持度，输出 L2。你也可以结合一下垂直数据格式的思路做对比，比如看看这篇讲垂直格式的文章，也挺有意思的。代码就一看就懂的风格，比较适合初学者上手。不需要太多铺垫，直接看支持度计数逻辑就行。如果你想扩展到 L3，拿这份改一下就行了，逻辑是一脉相承的。你要是

由 L1 生成候选集 C2 的操作，其实在挖频繁项集时挺关键。你可以理解成，用之前的结果组合出新的项集。像{I1, I2}、{I2, I5}这种两两组合，就是 Apriori 里最基础的一步。逻辑不难，核心是穷举+剪枝，搭配频率判断，挺实用的一招。 Apriori 算法的思路其实比较直白：先搞出L1，一路往上迭代出L2、L3。每一轮的候选集（像C2）都从上一轮的频繁项集来组合。效率不算高，但胜在稳定靠谱。 如果你对频繁项集这块感兴趣，下面这几个资料还挺值得翻翻： Apriori 频繁项集挖掘算法 —— 基础全，建议先看 候选集与频繁项集的生成（PPT） —— 图文清晰，适合快速理解

再次扫描 D 的候选项计数，蛮适合用来理解 Apriori 算法的 L2 生成过程。里面的{I1, I2} 4、{I2, I5} 2这类格式，挺直观的，看一眼就知道每组项的支持度。用它来辅助写个频繁项集挖掘的小模块，效率还不错。 支持度计数的结构清晰，你可以直接用来验证自己的候选集生成逻辑。比如用Python写个dict统计器，对照这份数据扫一遍，准确率一看便知。 嗯，如果你是在搞Apriori算法，或者在调试频繁项集脚本，这个资源还挺方便。再配合Apriori 算法中候选项集的连接问题，思路会更清晰。 页面里也列了不少相关文章，像L2 快照数据、垂直数据格式这些，都能拓展点子。如果你在做课程

在机器学习领域，生成候选集与频繁项集是重要的步骤。如果项集支持度计数不符合条件，如A,B,D和B,C,E，就不属于C3。具体的项集支持度计算显示，A,Bt4t、A,Ct4t、A,Et2t、B,Ct4t、B,Dt2t、B,Et2t是常见的组合。对于2-项集和3-项集的频繁计算，也是非常关键的。

介绍了一种常用的伪随机码生成方法及其MATLAB代码，内容简明易懂，希望能够对读者有所帮助。如果您对此内容有任何疑问或建议，请随时留言。

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