从外部录入数据集的关联规则apriori算法代码
时间: 2023-06-13 11:05:25 浏览: 123
以下是使用Apriori算法从外部数据集中挖掘关联规则的Python代码:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 从外部文件读取数据集
data = pd.read_csv('path/to/data.csv', header=None)
# 数据预处理,将数据集转换成适合Apriori算法的形式
def encode_units(x):
if x <= 0:
return 0
if x >= 1:
return 1
data = data.applymap(encode_units)
# 使用Apriori算法挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.05, use_colnames=True)
# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)
# 输出结果
print(rules)
```
其中,`data.csv`是外部数据集的文件名,`min_support`是支持度阈值,`min_threshold`是关联规则的最小阈值。可以根据实际情况进行调整。
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