apriori算法关联

### Apriori算法原理

Apriori算法是一种经典的数据挖掘方法，专门用于发现数据集中的频繁项集以及它们之间的关联规则。此算法由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出，采用逐层搜索的思想来构建候选项集，并通过剪枝策略减少不必要的计算开销[^1]。

#### 频繁项集生成过程

为了识别出哪些项目集合在事务数据库中经常一起出现，即所谓的频繁项集，Apriori 算法遵循以下流程：

- **初始化**：首先扫描整个交易记录库，统计各个单一项目的频率，得到所有超过预设最低支持度阈值的单项作为初始频繁项集。

- **迭代扩展**：基于已有的 k-项频繁模式（k ≥ 1），创建 (k+1)-项候选集；再遍历原始数据验证这些新组合的支持度是否达标，从而筛选出新的频繁项集。

- **重复上述步骤**直到无法找到更多符合条件的新频集为止。

def apriori(transactions, min_support=0.5):
    from collections import defaultdict
    
    C1 = create_candidate_set_1_itemsets(transactions)
    L1 = get_frequent_itemsets(C1, transactions, min_support)

    frequent_sets = [L1]
    current_L = L1
    while(current_L != []):
        next_C = join_set(current_L, len(list(current_L)[0]) + 1)
        next_L = get_frequent_itemsets(next_C, transactions, min_support)
        frequent_sets.append(next_L)
        current_L = next_L
        
    return frequent_sets[:-1]

def generate_rules(frequent_sets, min_confidence=0.7):
    rules = []
    for i in range(1, len(frequent_sets)):
        for freq_set in frequent_sets[i]:
            H1 = map frozenset([item]) to list(freq_set)
            if(i > 1):
                rules_from_conseq(freq_set, H1, frequent_sets, rules, min_confidence)
            else:
                calc_confidence(freq_set, H1, frequent_sets, rules, min_confidence)
                
    return rules

这段伪代码展示了如何利用 Python 实现基本版 Apriori 过程的一部分逻辑框架，其中涉及到了一些辅助函数定义未给出具体实现细节以便简化说明[^3]。

### 应用场景实例

在一个典型的零售业案例里，假设某连锁超市想要优化货架布局以促进销售增长。通过对历史购买行为日志进行分析，可以运用 Apriori 技术揭示顾客购物篮内物品间的潜在联系——比如啤酒与尿布常常被一同选购的事实可能暗示着特定消费群体的存在。据此洞察调整陈列位置或将两者捆绑促销，则有望提升销售额并改善客户体验[^2]。