Market_Basket_Optimisation数据集，在Jupyter Notebook中通过调用mlxtend中的Apriori算法和FP-Growth算法分别实现关联规则挖掘，并得出关联规则结果。

Market Basket Optimization (MBO) 数据集通常用于市场篮子分析，也就是频繁模式挖掘，这是一种常见的商业智能技术，常用于理解消费者的购物习惯和商品之间的关联性。在Python的机器学习库如mlxtend中，Apriori算法和FP-Growth算法被广泛应用来发现购物清单中的频繁项集和关联规则。

在Jupyter Notebook中，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

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

2. 加载数据集（这里假设你有一个CSV文件存储了交易记录）：

df = pd.read_csv('market_basket_data.csv')

3. 对数据预处理，将数据转换为适合算法输入的形式（通常是二元矩阵表示每笔交易中包含的商品）：

 TransactionEncoder = preprocessing.TransactionEncoder()
dataset = TransactionEncoder.fit_transform(df['items'].str.split(','))

4. 使用Apriori算法：

min_support = 0.05  # 支持度阈值
frequent_itemsets = apriori(dataset, min_support=min_support, use_colnames=True)

5. 提取关联规则并计算置信度：

rules_apriori = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

6. 使用FP-Growth算法：

min_confidence = 0.7  # 置信度阈值
fp_growth_rules = association_rules(fp_growth(dataset, min_support=min_support), metric="confidence", min_threshold=min_confidence)

7. 分析和可视化结果，例如打印前几条规则：

print(rules_apriori.head())
print(fp_growth_rules.head())