由支持度计算关联性以及置信度代码

关联性是指两个或多个变量之间的关系强度。在关联规则挖掘中，支持度是用于衡量数据集中某个项集出现的频率的指标。下面是一个示例代码，用于计算两个项集之间的支持度、置信度和关联规则：

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 生成示例数据
dataset = [['bread', 'milk', 'cheese'],
           ['bread', 'diaper', 'milk', 'beer', 'egg'],
           ['milk', 'diaper', 'beer', 'cola'],
           ['bread', 'milk', 'diaper', 'beer'],
           ['bread', 'milk', 'diaper', 'cola', 'beer']]

# 转换数据集为适合使用 Apriori 算法的形式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用 Apriori 算法计算频繁项集和支持度
freq_items = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True)

# 使用关联规则计算置信度和关联规则
rules = association_rules(freq_items, metric="confidence", min_threshold=0.7)

# 输出结果
print("Frequent Items:\n", freq_items)
print("Rules:\n", rules)

在这个示例中，我们使用了 `mlxtend` 库中的 Apriori 算法和关联规则函数来计算频繁项集、支持度、置信度和关联规则。首先使用 `TransactionEncoder()` 类将数据集转换为适合使用 Apriori 算法的形式，然后使用 `apriori()` 函数计算频繁项集和支持度。使用 `association_rules()` 函数计算置信度和关联规则。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的数据集和更多的参数调整。