apriori算法python实现

好的，我可以给您提供一个简单的 apriori 算法 Python 实现。

首先，我们需要导入必要的库，比如 pandas 和 itertools：

import pandas as pd
from itertools import combinations

接下来，我们可以定义一个函数 `load_data` 来读取数据：

def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path, header=None)
    data = data.applymap(str)
    return data

这个函数的作用是读取一个 csv 文件，并将其转换为字符串类型的数据。

接着，我们可以定义一个函数 `get_candidate_itemsets` 来生成候选项集：

def get_candidate_itemsets(data, k):
    """
    :param data: 数据集
    :param k: 项集元素个数
    :return: 候选项集
    """
    itemsets = set()
    for record in data.values:
        for itemset in combinations(record, k):
            itemsets.add(frozenset(itemset))
    return itemsets

这个函数的作用是根据输入的数据集和项集元素个数，生成候选项集。

接下来，我们可以定义一个函数 `get_frequent_itemsets` 来获取频繁项集：

def get_frequent_itemsets(data, min_support):
    """
    :param data: 数据集
    :param min_support: 最小支持度
    :return: 频繁项集
    """
    itemsets = set()
    k = 1
    while True:
        candidate_itemsets = get_candidate_itemsets(data, k)
        if not candidate_itemsets:
            break
        support = {}
        for record in data.values:
            for itemset in candidate_itemsets:
                if itemset.issubset(record):
                    support[itemset] = support.get(itemset, 0) + 1
        frequent_itemsets = {itemset: count for itemset, count in support.items() if count >= min_support}
        if not frequent_itemsets:
            break
        itemsets.update(frequent_itemsets.keys())
        k += 1
    return itemsets

这个函数的作用是根据输入的数据集和最小支持度，获取频繁项集。

最后，我们可以定义一个函数 `apriori` 来调用 `get_frequent_itemsets` 函数，并输出结果：

def apriori(file_path, min_support):
    data = load_data(file_path)
    frequent_itemsets = get_frequent_itemsets(data, min_support)
    print(frequent_itemsets)

这个函数的作用是根据输入的文件路径和最小支持度，调用 `get_frequent_itemsets` 函数，并输出结果。

使用方法：

apriori('data.csv', 2)

其中，`data.csv` 是数据集文件路径，`2` 是最小支持度。