本人写的数据挖掘关联规则Apriori算法matlab实现分了许多个文件结构清晰

整理了我一个星期，终于搞出来了，某超市八月份的销售购物篮数据集，其中第一列是小票号+柜员机号+收银员号，其他的是一些物品分类的项目，可以用于clementine的关联分析。
但是由于分类比较大，所以无法挖掘出排斥商品的关联规则。

用MATLAB软件实现关联规则中频繁项集挖掘算法Apriori调试可用附带测试数据集程序完好

使用Apriori算法进行频繁项集的挖掘以及关联规则的挖掘挖掘的数据集是fulldata中的前1000条数据top1000data。
由于fulldata中数据过多（超过80000），使用Apriori算法将会耗费大量的时间。

一、机器学习的分类：监督学习（supervisedlearning）：线性回归，逻辑回归，KNN，神经网络，决策树，集成学习，SVM，贝叶斯，协同过滤，LDA无监督学习（unsupervisedlearning）：聚类、关联规则，PCA降维……二、机器学习中主要处理问题包括：分类，回归，聚类，降维……

本次上传的资源包括调研的毛数据，整理成的元数据，以及April关联规则挖掘算法，最后给出了文档操作说明，希望能够协助有关正在学习数据挖掘的人

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。