如何从5个站点的365天的每日aqi,数据来自data1.csv文件,文件内数据共有5列,90行,一行代表一天,一列代表一个站点,使用关联规则算法,找出5个站点中污染物的传播途径,给出代码
时间: 2024-05-04 15:20:46 浏览: 10
关联规则算法(Association Rule)是一种常用的数据挖掘算法,它可以发现数据集中项与项之间的关系,用于发现数据中的规律。
在本题中,我们可以使用Apriori算法来找出不同站点之间污染物的传播途径。以下是使用Python实现的代码:
```python
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 读取数据
data = pd.read_csv('data1.csv', index_col=[0], parse_dates=[0])
data = data.fillna(method='ffill')
# 将aqi值离散化为高、中、低三个等级
bins = [0, 50, 100, 300]
labels = ['low', 'medium', 'high']
data = pd.cut(data, bins=bins, labels=labels)
# 使用Apriori算法找出频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.2, use_colnames=True)
# 使用关联规则算法找出关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)
# 输出关联规则
print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']])
```
以上代码首先读取了数据,并将aqi值离散化为高、中、低三个等级。然后使用Apriori算法找出频繁项集,再使用关联规则算法找出关联规则,并输出关联规则。输出结果中的 `antecedents` 表示关联规则的前提,`consequents` 表示关联规则的结论,`support` 表示关联规则的支持度,`confidence` 表示关联规则的置信度,`lift` 表示关联规则的提升度。
需要注意的是,参数 `min_support` 表示频繁项集的最小支持度,这里设为0.2,表示一个频繁项集出现的频率不得低于20%。参数 `metric` 表示评估关联规则的指标,这里设为“lift”,表示关联规则的提升度不得低于1。