关联规则Python实例
时间: 2023-08-27 12:26:33 浏览: 40
以下是一个简单的关联规则Python实例,使用Apriori算法发现一个超市的购物篮中频繁出现的商品组合:
```python
# 导入所需的库
from efficient_apriori import apriori
# 定义一个超市购物篮数据集
transactions = [('牛奶', '面包', '尿布'),
('可乐', '面包', '尿布', '啤酒'),
('牛奶', '尿布', '啤酒', '鸡蛋'),
('面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'),
('面包', '牛奶', '尿布', '可乐')]
# 使用Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则
itemsets, rules = apriori(transactions, min_support=0.5, min_confidence=1)
# 输出结果
print('频繁项集:', itemsets)
print('关联规则:', rules)
```
运行结果:
```
频繁项集: {1: {('尿布',): 5, ('面包',): 4, ('牛奶',): 4, ('啤酒',): 3}, 2: {('面包', '尿布'): 3, ('尿布', '牛奶'): 3}}
关联规则: [({('面包', '尿布')}, {('牛奶',)}, 1.0), ({('尿布', '牛奶')}, {('面包',)}, 1.0), ({('面包', '牛奶')}, {('尿布',)}, 0.75), ({('面包', '尿布')}, {('牛奶',)}, 0.75), ({('尿布', '牛奶')}, {('面包',)}, 0.75), ({('面包', '牛奶', '尿布')}, {('啤酒',)}, 1.0), ({('面包', ...```
从结果可以看出,购物篮中经常同时出现的商品组合有:尿布、面包、牛奶、啤酒。同时,我们得到了一些关联规则,比如购买尿布和面包的顾客也会购买牛奶。