数据挖掘实验，实现并行apriori算法，看一下需要怎么改

Question

function [Lk,L1,L2] = para_Apriori(filename1,filename2,minsup)
% %调用方式： [Lk,L1,L2] = para_Apriori('test3.txt','test5.txt',0.4)
global MAXITEM
MAXITEM =10;
data1 = getdatafromfile(filename1);
data2 = getdatafromfile(filename2);
%large 1-items
b = sum(data1,1);  %按列求和 
C1a = find( b > 0);
b = sum(data2,1);  %按列求和 
C1b = find( b > 0);
 C1 = [C1a,C1b];
 C1 = unique(C1)';  %!!!!加了转置运算,按列存放
%  disp(C1);
 count1 = Count(C1,data1);
 count2 = Count(C1,data2);
 totalcount = count1 + count2;
%  disp(totalcount);
 L1 = C1(totalcount>=(size(data1,1)+size(data2,1))*minsup,:);
%  disp(L1);
 Lk = {L1};  
%large 2_items and more
%需要补充
[L2,idx]=apriori(data1,data2,minsup);
L2=L2(~ismember(L2,L1),:);
Lk=[Lk,L2(idx,:)];
%disp(Lk);
return
function [data] = getdatafromfile(filename)
global MAXITEM
fid = fopen(filename);%打开
data = [];
i = 0;
while ~feof(fid)%循环读取每一行
i = i+1;
tline{i,1} = fgetl(fid);%按行读取
line = str2num(tline{i,1});%转数值矩阵
temp = zeros(1,MAXITEM);%建立全零矩阵
temp(line) = 1;%一个项目出现在这个元组中，则相应位置设为1，否则为0
data = [data;temp];
end
fclose(fid);
return
function  count1 = Count(Ck,data)
%需要补充
count1=zeros(1,size(Ck,1));
for i=1,size(data,1)
    for j=1,size(Ck,1)
        if data(i) == Ck(j)
            count1(j,:) = count1(j,:) + 1;
            break;
        end
    end
end
return

运行结果：

[Lk,L1,L2] = para_Apriori('test3.txt','test5.txt',0.4)
ans =
5
ans =
10
ans =
7
ans =
10
未定义函数或变量 'apriori'。
出错 para_Apriori (line 24)
[L2,idx]=apriori(data1,data2,minsup);

Answer 1

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据您提供的代码，需要在para_Apriori函数中实现并行Apriori算法。其中出现了一个错误，即未定义函数或变量 'apriori'。因此，您需要补充实现apriori函数或确保该函数可用。

以下是对代码进行修改的建议，以实现并行Apriori算法：

function [Lk,L1,L2] = para_Apriori(filename1,filename2,minsup)
    % %调用方式： [Lk,L1,L2] = para_Apriori('test3.txt','test5.txt',0.4)
    global MAXITEM
    MAXITEM = 10;
    data1 = getdatafromfile(filename1);
    data2 = getdatafromfile(filename2);
    
    % large 1-items
    b = sum(data1,1);
    C1a = find(b > 0);
    b = sum(data2,1);
    C1b = find(b > 0);
    C1 = [C1a, C1b];
    C1 = unique(C1)';
    
    count1 = Count(C1, data1);
    count2 = Count(C1, data2);
    totalcount = count1 + count2;
    
    L1 = C1(totalcount >= (size(data1,1) + size(data2,1)) * minsup,:);
    Lk = {L1};
    
    % large 2_items and more
    L2 = apriori(data1, data2, minsup, L1);
    Lk = [Lk, L2];
    
    return
end

function [L2] = apriori(data1, data2, minsup, L1)
    % 需要补充
    % 实现Apriori算法计算large 2-items及更多的频繁项集
    % 可以参考单机版本的Apriori算法实现来进行并行化处理
    % L1为1-item频繁项集，可以用于生成2-item候选集
    % 返回L2为large 2-items频繁项集
    L2 = []; % 在这里存储large 2-items频繁项集
    % 补充并行化的Apriori算法代码
    % ...
    return
end

% 其他函数保持不变
...

在上述修改中，我添加了一个新的函数apriori，用于实现并行化的Apriori算法来计算large 2-items及更多的频繁项集。您需要在该函数中补充并行化的Apriori算法代码。

请注意，这只是对代码的修改建议，并不能保证完全正确或符合您的具体需求。您可能需要根据您的数据和实验要求进行进一步的调整和优化。同时，确保您在代码中使用的函数和变量都已定义或可用。

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