apriori医疗诊断代码

Apriori算法在医疗诊断中的应用可以是基于病例数据集的频繁病症关联分析。下面是一个使用Apriori算法进行医疗诊断的示例代码：

from itertools import combinations

def apriori(diagnosis_data, min_support):
    """
    Apriori算法实现函数
    :param diagnosis_data: 二维列表，每个列表表示一个病例的诊断结果
    :param min_support: 最小支持度阈值
    :return: 频繁项集列表
    """
    # 计算所有病症的支持度
    symptom_counts = {}
    for diagnosis in diagnosis_data:
        for symptom in diagnosis:
            symptom_counts[symptom] = symptom_counts.get(symptom, 0) + 1
    
    # 根据最小支持度阈值过滤掉不频繁的病症
    frequent_symptoms = {symptom: count for symptom, count in symptom_counts.items() if count >= min_support}
    
    # 迭代计算更高阶的频繁项集
    k = 2
    frequent_itemsets = {1: frequent_symptoms}
    while frequent_itemsets[k-1]:
        # 构建候选项集
        candidate_itemsets = {}
        for itemset1, count1 in frequent_itemsets[k-1].items():
            for itemset2, count2 in frequent_itemsets[k-1].items():
                if itemset1 != itemset2 and len(itemset1.union(itemset2)) == k:
                    candidate_itemsets[itemset1.union(itemset2)] = 0
        
        # 计算候选项集的支持度
        for diagnosis in diagnosis_data:
            for candidate_itemset in candidate_itemsets:
                if candidate_itemset.issubset(diagnosis):
                    candidate_itemsets[candidate_itemset] += 1
        
        # 根据最小支持度阈值过滤掉不频繁的项集
        frequent_itemsets[k] = {itemset: count for itemset, count in candidate_itemsets.items() if count >= min_support}
        
        k += 1
    
    # 合并所有频繁项集
    frequent_itemsets_all = {}
    for itemsets in frequent_itemsets.values():
        frequent_itemsets_all.update(itemsets)
    
    # 返回频繁项集列表
    return frequent_itemsets_all.keys()

# 示例数据
diagnosis_data = [
    {'头痛', '发热', '咳嗽'},
    {'头痛', '咳嗽', '流鼻涕'},
    {'发热', '咳嗽', '乏力'},
    {'头痛', '发热', '乏力'},
    {'发热', '咳嗽'}
]

# 运行Apriori算法
min_support = 2
frequent_symptoms = apriori(diagnosis_data, min_support)

# 打印结果
print(frequent_symptoms)

这里使用了一个简单的示例数据集，输出结果为所有的频繁病症。可以根据实际的诊断数据集进行调整和扩展，以应用于具体的医疗诊断任务。