用python写出代码运行下面事务数据库中有5个事务，设min_sup=0.6，min_conf=0.8，用Apriori算法找出其中的强关联规则。

Apriori算法是一种用于发现频繁项集并进一步推导出关联规则的经典的挖掘算法。在Python中，我们可以使用mlxtend库中的apriori函数来实现这个过程。首先，你需要有一个模拟的事务数据库数据集，通常用字典列表表示，每个元素代表一个交易，包含商品ID。以下是基本步骤：

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

# 假设你有一个事务数据库，例如：
transactions = [
    ['牛奶', '面包'],
    ['面包', '黄油', '啤酒'],
    ['牛奶', '黄油'],
    ['啤酒', '面包', '鸡蛋'],
    ['牛奶', '面包', '黄油']
]

# 将交易数据编码成数值形式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df_transactions = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 设置最小支持度(min_supp)和最小置信度(min_conf)
min_supp = 0.6
min_conf = 0.8

# 使用Apriori算法找到频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_transactions, min_support=min_supp, use_colnames=True)

# 提取关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=min_conf)

print("强关联规则:")
print(rules)

注意，这只是一个示例，实际应用中，你需要根据你的数据库格式调整数据预处理部分。此外，`min_supp`和`min_conf`可以根据你的需求调整。