用自己熟悉的语言编写Apriori算法代码，并用关联规则标准数据集进行测试

Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，用于发现大规模交易数据库中的频繁模式（association rule）。以下是一个简单的Python版本的Apriori算法代码示例，我们将使用mininglubm库（一个Python版的Apriori实现）和Iris数据集（并非典型的关联规则数据集，但它可以展示基本流程）进行演示：

from mininglubm import apriori
import pandas as pd

# 加载Iris数据集，假设这是DataFrame形式
data = pd.read_csv("iris.csv")  # 请注意替换为实际路径
transactions = [list(row) for row in data.values]

# Apriori参数设置
min_support = 0.6  # 最小支持度
max_length = 2  # 潜在项集的最大长度

# 运行Apriori算法
frequent_itemsets, association_rules = apriori(transactions, min_support, max_length)

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

# 输出关联规则（这里省略）
# 因为Iris数据集不是传统的购物篮数据，所以生成的关联规则可能不具备典型意义

# 如果你想测试关联规则在真实购物篮数据上，请提供一个真实的事务数据库文件，如Market-basket.csv

请注意，对于关联规则的标准数据集（如Market-basket数据），你应该使用专门设计用于市场篮子分析的数据集，并按照常规的方式处理数据，比如转换成二元矩阵表示每个用户的购买行为。