python应用apriori
时间: 2023-09-04 22:16:13 浏览: 41
Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法,可以帮助我们找到数据集中的频繁项集和关联规则。在Python中,我们可以使用mlxtend库中的apriori函数来实现Apriori算法。
首先,我们需要安装mlxtend库。可以使用以下命令在命令行中安装:
```
!pip install mlxtend
```
接下来,我们可以导入相关的类和函数:
```python
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
```
假设我们有以下交易数据:
```python
transactions = [['bread', 'milk'],
['bread', 'diaper', 'beer', 'eggs'],
['milk', 'diaper', 'beer', 'cola'],
['bread', 'milk', 'diaper', 'beer'],
['bread', 'milk', 'diaper', 'cola']]
```
我们可以使用TransactionEncoder来将交易数据转换为适合Apriori算法的格式:
```python
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
```
接下来,我们可以使用apriori函数来查找频繁项集:
```python
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True)
```
这里我们设置了最小支持度为0.4,即只考虑出现频率大于40%的项集。use_colnames参数设置为True可以将结果中的项集由索引改为实际的项名。
最后,我们可以使用association_rules函数来生成关联规则:
```python
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
```
这里我们设置了最小置信度为0.7,即只考虑置信度大于70%的规则。
完整代码如下:
```python
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
transactions = [['bread', 'milk'],
['bread', 'diaper', 'beer', 'eggs'],
['milk', 'diaper', 'beer', 'cola'],
['bread', 'milk', 'diaper', 'beer'],
['bread', 'milk', 'diaper', 'cola']]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
```
这样我们就可以使用Python中的mlxtend库来实现Apriori算法进行关联规则挖掘了。