1）扫描整个事务数据库，产生候选1项集的集合C1； 2）根据最小支持度，由候选1-项集的集合C1产生频繁1项集的集合L1； 3）设k表示k项集，对k>1，重复置信步骤4、5、6。 4）由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选(k+1)-项集的集合Ck+1； 5）根据最小支持度，由候选(k+1)-项集的集合Ck+1，产生频繁(k+1)-项集的集合Lk+1； 6）若Lk+1≠Ø，则k=k+1，跳往步骤4；否则转到步骤7； 7）根据最小置信度，由频繁项集产生强关联规则，算法结束。

您的问题漏了一些关键信息，这似乎是数据挖掘中的Apriori算法的流程描述。Apriori算法可以通过扫描整个事务数据库来产生候选项集，然后根据最小支持度产生频繁项集，最后根据最小置信度产生强关联规则。

不过关于这个算法的具体实现和细节问题，我可能需要更多的上下文才能回答您的问题。如果您有具体的实现问题或者疑惑，欢迎随时向我提问，我会尽力回答。

相关问题

from numpy import * import itertools support_dic = {} #获取整个数据库中的一阶元素 # C1 = {1, 2, 3, 4, 5} def createC1(dataSet): C1 = set([]) for item in dataSet: C1 = C1.union(set(item)) return [frozenset([i]) for i in C1] #输入数据库（dataset） 和 由第K-1层数据融合后得到的第K层数据集（Ck）， #用最小支持度（minSupport)对 Ck 过滤，得到第k层剩下的数据集合（Lk） def getLk(dataset, Ck, minSupport): global support_dic Lk = {} #计算Ck中每个元素在数据库中出现次数 for item in dataset: for Ci in Ck: if Ci.issubset(item): if not Ci in Lk: Lk[Ci] = 1 else: Lk[Ci] += 1 #用最小支持度过滤 Lk_return = [] for Li in Lk: support_Li = Lk[Li] / float(len(dataSet)) if support_Li >= minSupport: Lk_return.append(Li) support_dic[Li] = support_Li return Lk_return

这段代码是 Apriori 算法中的实现部分，用于挖掘频繁项集。首先通过 `createC1` 函数获取整个数据库中所有一阶元素的集合，然后利用 Apriori 原理依次生成每层的候选项集（Ck），并通过 `getLk` 函数计算每个候选项集在数据库中出现的次数，最后过滤掉支持度低于最小支持度的项集，得到每层的频繁项集（Lk）。其中 `support_dic` 是一个全局变量，用于记录每个项集的支持度。

利用create_C1函数生成候选一项集C1

可以回答这个问题。生成候选一项集C1是Apriori算法中的一个重要步骤，需要遍历所有事务记录，挖掘出出现频率较高的单一物品，然后将它们组合成长度为2的项集。具体实现的话，可以使用字典数据结构，对于每一个出现的单一物品，在字典中对应的计数器加1，最后筛选出出现次数大于等于支持度阈值的物品。生成候选一项集C1的代码如下所示：

def create_C1(data_set):
C1 = []
for transaction in data_set:
for item in transaction:
if [item] not in C1:
C1.append([item])
C1.sort()
return list(map(frozenset, C1))

其中data_set是一个列表，包含多个列表，每个子列表代表一条事务记录，而C1是一个候选一项集的列表，其中每个元素都是一个只包含单一物品的集合。函数返回值是一个经过类型转换的C1列表，其中C1中的每个元素都被转换为一个不可变的frozenset类型，以便后面可以将这些集合用作字典的键。