python FP-Growth算法玻璃数据集

FP-Growth算法是一种基于频繁模式挖掘的算法，它可以用于发现数据集中的频繁项集。在本例中，我们将使用FP-Growth算法来发现玻璃数据集中的频繁项集。

首先，我们需要导入所需的库：

from pyfpgrowth import find_frequent_patterns, generate_association_rules
import pandas as pd

接下来，我们需要读取数据集并将其转换为适合FP-Growth算法的格式。数据集可以从以下链接下载：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Glass+Identification

data = pd.read_csv('glass.data', header=None)
transactions = []
for i in range(len(data)):
    transactions.append([str(data.values[i,j]) for j in range(1, len(data.columns))])

现在，我们可以使用FP-Growth算法来发现数据集中的频繁项集。我们将使用find_frequent_patterns()函数来查找频繁项集，并指定最小支持度为0.2。

patterns = find_frequent_patterns(transactions, 0.2)

最后，我们可以使用generate_association_rules()函数生成关联规则，并指定最小置信度为0.7。

rules = generate_association_rules(patterns, 0.7)

现在，我们已经使用FP-Growth算法发现了玻璃数据集中的频繁项集和关联规则。你可以根据需要对结果进行进一步的解释和分析。