在jupyter notebook完成Apriori算法对超市数据集的关联规则挖掘

非常好的问题！Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，可以用于分析超市数据集中商品之间的关联关系。下面是在jupyter notebook中完成Apriori算法对超市数据集进行关联规则挖掘的步骤：

1. 导入相关库和数据集

首先需要导入相关库，包括pandas、numpy和mlxtend。同时，需要从本地或者网络中导入超市数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

data = pd.read_csv('supermarket.csv', header=None)

2. 数据预处理

超市数据集中每个交易的商品列表是以逗号分隔的字符串形式存储的，需要将其转化为一个列表。同时，为了方便后续数据分析，需要将数据转化为独热编码形式。

data = data[0].str.split(',', expand=True)
data = pd.get_dummies(data)

3. 运用Apriori算法进行频繁项集挖掘

接下来，使用apriori函数计算频繁项集，需要指定最小支持度。

frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.05, use_colnames=True)

4. 挖掘关联规则

使用association_rules函数挖掘关联规则，并根据置信度和支持度进行筛选。

rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.4)
rules = rules.sort_values(['support', 'confidence'], ascending=[False, False])

5. 结果展示

最后，可以将结果以表格的形式展示出来。

print(rules.head())

以上就是在jupyter notebook完成Apriori算法对超市数据集进行关联规则挖掘的基本步骤。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的数据分析工作中还需要进行更多的数据预处理和参数调整。