python鸢尾花数据集关联规则挖掘

Python中的鸢尾花数据集通常用于监督学习，特别是分类任务，比如决策树、随机森林或支持向量机等算法。然而，如果你提到关联规则挖掘，那通常是指在市场篮子分析或者交易数据中寻找商品之间频繁出现的模式，如Apriori算法在超市购物数据中的应用。

然而，Python并不是直接用于关联规则挖掘的标准库工具，例如像R语言中的`arules`包。但在Python中，你可以借助第三方库如`mlxtend`或`fpm`来进行关联规则挖掘。例如，`mlxtend.preprocessing`模块有`apriori`函数可以处理这种任务：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 假设你有一个鸢尾花样本数据集，每一行代表一次购买记录
transactions = [
    ['setosa', 'versicolor'],
    ['versicolor', 'virginica'],
    ['setosa', 'versicolor', 'virginica']
]

te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用Apriori算法
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

这里我们首先将数据编码成适合Apriori算法的格式，然后发现频繁项集并生成关联规则。