Eclat算法Python

Eclat算法是一种基于交易数据挖掘的频繁项集挖掘算法，它可以用来发现经常一起出现的物品或事件。下面是一个使用Python实现Eclat算法的示例代码：

def eclat(prefix, items, minsup, freq_items):
    while items:
        i, itsup = items.pop()
        isupp = itsup & prefix
        if len(isupp) >= minsup:
            freq_items.append((isupp, itsup))
            suffix = []
            for j, jsup in items:
                jsupp = jsup & isupp
                if len(jsupp) >= minsup:
                    suffix.append((j, jsupp))
            eclat(isupp, suffix, minsup, freq_items)

def get_frequent_items(transactions, minsup):
    item_counts = {}
    for trans in transactions:
        for item in trans:
            item_counts[item] = item_counts.get(item, 0) + 1
    freq_items = [(frozenset([k]), v) for k, v in item_counts.items() if v >= minsup]
    freq_items.sort(key=lambda x: -x[1])
    freq_items = [(i, set(s)) for i, s in freq_items]
    eclat(set(), freq_items, minsup, freq_items)
    return freq_items

其中，参数prefix表示已经处理过的频繁项集，items表示尚未处理的项集列表，minsup表示最小支持度阈值，freq_items表示频繁项集结果。get_frequent_items函数接受事务数据列表和最小支持度阈值作为输入，返回频繁项集列表。