请用python写一段完整代码,包括main函数,关于Apriori算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程
时间: 2024-03-14 07:44:54 浏览: 23
好的,以下是完整的Python代码,包括`main`函数和Apriori算法的频繁项集和关联规则的产生过程:
```python
from itertools import combinations
# 定义函数生成候选项集
def generate_candidates(itemset, k):
candidates = []
for i in range(len(itemset)):
for j in range(i+1, len(itemset)):
# 取前k-2个元素比较,如果相同则合并两个集合
if itemset[i][:k-2] == itemset[j][:k-2]:
candidates.append(itemset[i] | itemset[j])
return candidates
# 定义函数剪枝不满足最小支持度的项集
def prune(itemset, trans, min_sup):
freq_items = {}
for item in itemset:
count = 0
for t in trans:
if item.issubset(t):
count += 1
# 如果项集的支持度满足最小支持度要求,则保存该项集
if count/len(trans) >= min_sup:
freq_items[item] = count/len(trans)
return freq_items
# 定义Apriori算法函数
def apriori(trans, min_sup):
# 生成1项集的候选集
itemset = [frozenset([item]) for transation in trans for item in transation]
# 剪枝不满足最小支持度的1项集
freq_items = prune(itemset, trans, min_sup)
freq_itemsets = [freq_items]
k = 2
while len(freq_itemsets[k-2]) > 0:
# 生成k项集的候选集
candidates = generate_candidates(list(freq_itemsets[k-2].keys()), k)
# 剪枝不满足最小支持度的k项集
freq_items = prune(candidates, trans, min_sup)
freq_itemsets.append(freq_items)
k += 1
return freq_itemsets
# 定义函数生成关联规则
def generate_rules(freq_itemsets, min_conf):
rules = []
for i in range(1, len(freq_itemsets)):
for itemset in freq_itemsets[i]:
for j in range(1, len(itemset)):
# 生成子集
subsets = combinations(itemset, j)
for subset in subsets:
# 计算可信度
conf = freq_itemsets[i][itemset] / freq_itemsets[i-1][frozenset(subset)]
if conf >= min_conf:
rules.append((set(subset), itemset-set(subset), conf))
return rules
# main函数
if __name__ == '__main__':
# 数据集
trans = [['A', 'B', 'C'], ['A', 'B'], ['B', 'C'], ['A', 'C'], ['A', 'C', 'D'], ['B', 'D'], ['C', 'D']]
# 最小支持度
min_sup = 0.5
# 最小可信度
min_conf = 0.7
# 生成频繁项集
freq_itemsets = apriori(trans, min_sup)
print('频繁项集:')
for itemsets in freq_itemsets:
for itemset in itemsets:
print(set(itemset), freq_itemsets[len(itemset)-1][itemset])
# 生成关联规则
rules = generate_rules(freq_itemsets, min_conf)
print('关联规则:')
for rule in rules:
print(rule[0], '=>', rule[1], rule[2])
```
以上是完整的Python代码,包括`main`函数和Apriori算法的频繁项集和关联规则的产生过程。你可以直接运行代码并查看结果。
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