apriori包源代码
时间: 2023-09-10 08:01:22 浏览: 55
Apriori 是一种用于挖掘关联规则的经典算法,它可以帮助我们发现在一组数据中频繁出现的项集以及它们之间的关联规则。在Python中,我们可以使用Apriori算法的源代码来实现。
Apriori算法的源代码通常可以从开源的机器学习库中获取,例如Python的mlxtend库。mlxtend库是用于机器学习和数据分析的强大工具,里面包含了Apriori算法的实现。
使用mlxtend库实现Apriori算法非常简单。首先,我们需要导入mlxtend库中的apriori模块:
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
接下来,我们可以使用apriori函数来执行Apriori算法。我们需要传入一个包含数据的DataFrame对象以及一个最小支持度的阈值:
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1)
这个函数将返回频繁项集及它们的支持度。
我们还可以使用其他参数来定制Apriori算法的行为,例如最大项集大小、使用哪种关联规则等。具体的参数可以在mlxtend库的文档中找到。
总结来说,Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典算法,可以通过使用mlxtend库中的apriori模块来实现。