写一个用mlxtend的apriori的可以输入的apriori算法代码
时间: 2023-05-19 15:06:34 浏览: 67
以下是使用 mlxtend 库实现 Apriori 算法的 Python 代码:
```python
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
import pandas as pd
# 输入数据集
dataset = [['apple', 'beer', 'rice', 'chicken'],
['apple', 'beer', 'rice'],
['apple', 'beer'],
['apple', 'banana', 'chicken'],
['apple', 'banana']]
# 转换数据集格式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
# 使用 Apriori 算法计算频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True)
# 输出频繁项集
print(frequent_itemsets)
```
这段代码可以计算出输入数据集中的频繁项集,其中 `min_support` 参数指定了最小支持度阈值,`use_colnames` 参数指定了是否使用原始数据集中的列名作为项集的名称。