Apriori算法Python实现

Apriori算法是一种用于频繁模式挖掘的关联规则学习算法，它基于"前向生长"和"剪枝"的过程来寻找频繁项集。在Python中，你可以使用mlxtend库中的` association_rules `模块来实现Apriori算法。以下是一个简单的步骤概述：

1. 导入所需库：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

2. 准备数据，通常是一系列购物篮（列表形式，每个元素代表一条交易记录，如['Milk', 'Bread']）：

transactions = [['Milk', 'Bread', 'Butter'], ['Bread', 'Butter', 'Eggs'], ['Milk', 'Butter']]

3. 使用TransactionEncoder将数据编码为数值矩阵：

te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)

4. 应用Apriori算法找到频繁项集：

frequent_itemsets = apriori(te_ary, min_support=0.5, use_colnames=True)

这里`min_support`指定了最小的支持度阈值，即一个项集需要在多少交易中同时出现才会被认为是频繁的。

5. 生成关联规则：

rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

`metric="lift"`指定了评估规则质量的方式，如提升度 (`Lift`) 或者confidence（置信度）。