说起来数据挖掘这门课我还是蛮喜欢的，所以实验内容也都是自己实现的，第一个Apriori算法，思想很简单，什么都没有就是暴力，我加了一个Hash，总共也才写了100来行，具体内容代码注释中很清楚我就不多说了。以下附上主要函数的代码（省去部分）。主要的东西呢就是把所有的事务映射成一个数字然后直接用string存储。好吧我承认我在偷懒，这个方法是有问题的，事务多了之后会出现歧义。会有错误。但

决策树算法看起来很好玩（我没开玩笑我真的这么觉得），就是简单的树上走然后得到不同的结果，一开始我很纳闷，书上那些东西都是啥，什么信息增益，ID3，C4.5，都是什么玩意（不好好听课的后果），后来仔仔细细的把书看了三遍，终于明白是干嘛的了。其实是根据给出的数据，判断不同属性对于决策的贡献，然后获得这棵树的分支。理解之后实现起来就容易一些了，实现的时候也借鉴了别人的代码，研究透了之后自己写的，同时也做