使用python语言apriori算法实例
时间: 2023-09-08 22:13:44 浏览: 48
可以,我可以为您提供apriori算法的Python代码示例。以下是一个简单的示例:
```python
import itertools
def apriori(data, min_support):
freq_sets = []
all_items = sorted(set(itertools.chain(*data)))
n = len(data)
k = 1
freq_itemsets = []
for item in all_items:
count = sum([1 for row in data if item in row])
support = count / n
if support >= min_support:
freq_itemsets.append((item,))
while freq_itemsets:
freq_sets.append(freq_itemsets)
new_freq_itemsets = []
for i in range(len(freq_itemsets)):
for j in range(i+1, len(freq_itemsets)):
items1, items2 = freq_itemsets[i], freq_itemsets[j]
if items1[:-1] == items2[:-1]:
union = items1 + (items2[-1],)
count = sum([1 for row in data if set(items1).issubset(row) and set(items2[-1:]).issubset(row)])
support = count / n
if support >= min_support:
new_freq_itemsets.append(union)
freq_itemsets = new_freq_itemsets
k += 1
return freq_sets
```
这是一个基本的apriori算法实现。您可以将数据列表传递给该函数以查找频繁项集。请注意,此示例使用支持度作为频繁项集的度量。如果您有任何其他问题,请告诉我。