需要Apriori算法详细代码

以下是Apriori算法的样例代码：

def apriori(transactions, min_support):
    itemsets = {}
    
    # 计算初始频繁项集（单项）
    for transaction in transactions:
        for item in transaction:
            if item in itemsets:
                itemsets[item] += 1
            else:
                itemsets[item] = 1
                
    # 去除不满足最小支持度的项
    itemsets = {item: count for item, count in itemsets.items() if count >= min_support}
    
    # 不断迭代计算频繁项集
    while itemsets:
        yield itemsets
        
        # 计算所有可能的k+1项集
        all_items = set(item for itemset in itemsets for item in itemset)
        candidate_itemsets = {}
        for itemset in itemsets:
            for item in all_items:
                if item not in itemset:
                    candidate = tuple(sorted(itemset + (item,)))
                    candidate_itemsets[candidate] = candidate_itemsets.get(candidate, 0) + 1
                    
        # 去除不满足最小支持度的项
        itemsets = {itemset: count for itemset, count in candidate_itemsets.items() if count >= min_support}

注意：本代码仅供参考，实际使用时需要根据具体数据格式和业务需求进行修改。