apriori算法的改进代码

Apriori算法是数据挖掘中常用的一种关联规则挖掘算法，其主要思想是通过挖掘频繁项集来发现数据集中的关联规则。但是，Apriori算法的时间复杂度较高，在处理大规模数据时效率较低。因此，有一些改进的算法被提出来，如FP-Growth算法、ECLAT算法等。以下是一个基于Apriori算法的改进代码实现：

def apriori_gen(Lk, k):
    """
    由频繁k-1项集Lk生成候选k项集Ck
    """
    Ck = []
    len_Lk = len(Lk)
    for i in range(len_Lk):
        for j in range(i+1, len_Lk):
            # 前k-2个项相同时，将两个集合合并
            L1 = list(Lk[i])[:k-2]
            L2 = list(Lk[j])[:k-2]
            L1.sort()
            L2.sort()
            if L1 == L2:
                Ck.append(Lk[i] | Lk[j])
    return Ck


def apriori(data_set, min_support=0.5):
    """
    Apriori算法主函数
    """
    C1 = create_C1(data_set)
    D = list(map(set, data_set))
    L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support)
    L = [L1]
    k = 2
    while len(L[k-2]) > 0:
        Ck = apriori_gen(L[k-2], k)
        Lk, supK = scan_D(D, Ck, min_support)
        support_data.update(supK)
        L.append(Lk)
        k += 1
    return L, support_data

上述代码中，apriori_gen函数用于生成候选k项集，其与Apriori算法原理相同。apriori函数则是Apriori算法的主函数，不同于原始Apriori算法的是，这里的频繁项集和支持度数据都通过scan_D函数计算得到，而不是通过频繁项集的计数得到。这个改进方法可以减少计算时间和内存空间的使用，提高算法效率。

需要注意的是，在实际应用中，还可以使用其他改进的算法，比如FP-Growth算法，来提高关联规则挖掘的效率。