关联规则apriori算法Python实现

关联规则Apriori算法是一种挖掘频繁项集的算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。以下是关联规则Apriori算法的Python实现步骤：

1. 导入所需的库和数据集

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

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

2. 数据预处理

# 将数据集转换为列表格式
records = []
for i in range(0, len(data)):
    records.append([str(data.values[i,j]) for j in range(0, len(data.columns))])
    
# 将列表格式转换为布尔类型的数组
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(records).transform(records)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

3. 挖掘频繁项集

# 使用Apriori算法挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True)

4. 生成关联规则

# 生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

5. 输出结果

# 输出频繁项集
print("频繁项集：")
print(frequent_itemsets)

# 输出关联规则
print("关联规则：")
print(rules)