apriori算法python实现简单代码

好的，以下是apriori算法的Python实现简单代码：

def apriori(data, min_support):
    # 获取所有不重复的项集
    itemsets = set()
    for transaction in data:
        for item in transaction:
            itemsets.add(frozenset([item]))
    
    # 迭代获取频繁项集
    freq_itemsets = dict()
    while itemsets:
        # 计算每个项集的支持度
        item_counts = dict()
        for transaction in data:
            for item in itemsets:
                if item.issubset(transaction):
                    if item not in item_counts:
                        item_counts[item] = 1
                    else:
                        item_counts[item] += 1
        
        # 保留支持度大于等于min_support的项集
        freq_itemsets.update({item: count for item, count in item_counts.items() if count >= min_support})
        
        # 生成下一轮的候选项集
        itemsets = set([item1.union(item2) for item1 in freq_itemsets.keys() for item2 in freq_itemsets.keys() if len(item1.union(item2)) == len(item1) + 1])
    
    return freq_itemsets

其中，`data`是一个二维列表，每个子列表表示一条交易记录，`min_support`是最小支持度。