python寻找频繁项集

Python中有一些开源的数据挖掘工具可用于发现频繁项集，如Apriori和FP-Growth算法。您可以使用Python中的一些库，如mlxtend和pyfpgrowth，来使用这些算法。这些库提供了一些函数，如apriori和find_frequent_patterns，可以直接用于频繁项集分析。

相关问题

使用FPgrowth寻找频繁项集

FP-growth算法是一种常用的频繁项集挖掘算法，可以高效地发现数据集中的频繁项集。下面是使用FP-growth算法寻找频繁项集的基本流程：

1. 构建FP树：FP树是一种基于前缀树的数据结构，用于存储数据集中的频繁项集，并且可以高效地挖掘频繁项集。FP树的节点包括节点名称、节点计数和指向父节点的指针。构建FP树的过程包括扫描数据集、统计每个项的出现次数、筛选出现次数不低于最小支持度的项并按照出现次数降序排序、构建FP树的根节点、遍历数据集，根据排序后的项集构建FP树的分支。

2. 挖掘频繁项集：从FP树中挖掘频繁项集的过程包括递归地进行条件模式基的构建、构建条件FP树、挖掘条件FP树中的频繁项集。具体过程如下：

- 构建条件模式基：对于FP树中的每个项，构建它的条件模式基，即包含该项的所有路径（除去该项之前的路径）。
- 构建条件FP树：对于条件模式基，按照出现次数降序排序，构建条件FP树。
- 挖掘条件FP树中的频繁项集：递归地进行上述过程，直到不能再构建出新的频繁项集为止。

3. 生成关联规则：根据频繁项集生成关联规则，并根据置信度进行筛选。

以上就是使用FP-growth算法寻找频繁项集的基本流程。具体实现可以使用Python中的mlxtend库或者自己编写代码实现。

使用FP-growth算法寻找频繁项集代码

以下是使用Python实现FP-growth算法寻找频繁项集的示例代码：

class FPTreeNode:
    def __init__(self, item, count, parent):
        self.item = item
        self.count = count
        self.parent = parent
        self.children = {}
        self.nodeLink = None

    def inc(self, count):
        self.count += count

    def disp(self, ind=1):
        print('  ' * ind, self.item, ' ', self.count)
        for child in self.children.values():
            child.disp(ind + 1)


def createTree(dataSet, minSup=1):
    headerTable = {}
    for trans in dataSet:
        for item in trans:
            headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]

    for k in list(headerTable.keys()):
        if headerTable[k] < minSup:
            del (headerTable[k])

    freqItemSet = set(headerTable.keys())

    if len(freqItemSet) == 0:
        return None, None

    for k in headerTable:
        headerTable[k] = [headerTable[k], None]

    retTree = FPTreeNode('Null Set', 1, None)
    for tranSet, count in dataSet.items():
        localD = {}
        for item in tranSet:
            if item in freqItemSet:
                localD[item] = headerTable[item][0]
        if len(localD) > 0:
            orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)
    return retTree, headerTable


def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
    if items[0] in inTree.children:
        inTree.children[items[0]].inc(count)
    else:
        inTree.children[items[0]] = FPTreeNode(items[0], count, inTree)
        if headerTable[items[0]][1] is None:
            headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]]
        else:
            updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]])
    if len(items) > 1:
        updateTree(items[1:], inTree.children[items[0]], headerTable, count)


def updateHeader(nodeToTest, targetNode):
    while nodeToTest.nodeLink is not None:
        nodeToTest = nodeToTest.nodeLink
    nodeToTest.nodeLink = targetNode


def ascendTree(leafNode, prefixPath):
    if leafNode.parent is not None:
        prefixPath.append(leafNode.item)
        ascendTree(leafNode.parent, prefixPath)


def findPrefixPath(basePat, treeNode):
    condPats = {}
    while treeNode is not None:
        prefixPath = []
        ascendTree(treeNode, prefixPath)
        if len(prefixPath) > 1:
            condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
        treeNode = treeNode.nodeLink
    return condPats


def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
    bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1])]
    for basePat in bigL:
        newFreqSet = preFix.copy()
        newFreqSet.add(basePat)
        freqItemList.append(newFreqSet)
        condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
        myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
        if myHead is not None:
            mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)


def loadSimpDat():
    simpDat = [['r', 'z', 'h', 'j', 'p'],
               ['z', 'y', 'x', 'w', 'v', 'u', 't', 's'],
               ['z'],
               ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
               ['y', 'r', 'x', 'z', 'q', 't', 'p'],
               ['y', 'z', 'x', 'e', 'q', 's', 't', 'm']]
    return simpDat


def createInitSet(dataSet):
    retDict = {}
    for trans in dataSet:
        retDict[frozenset(trans)] = 1
    return retDict


if __name__ == '__main__':
    simpDat = loadSimpDat()
    initSet = createInitSet(simpDat)
    myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 3)
    freqItems = []
    mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 3, set([]), freqItems)
    print(freqItems)

这段代码首先定义了`FPTreeNode`类，表示FP树的节点。`createTree`函数用于创建FP树，它首先统计每个项在所有事务中出现的频率，然后删除不满足最小支持度的项，最后以每个事务中的项作为键，频率作为值，构建FP树。`updateTree`函数用于向FP树中插入新事务。`updateHeader`函数用于更新每个项的链表，方便后续查找。`ascendTree`函数用于回溯FP树，生成条件模式基。`findPrefixPath`函数用于查找指定项的条件模式基。`mineTree`函数用于递归地挖掘FP树，生成频繁项集。`loadSimpDat`函数用于加载测试数据，`createInitSet`函数用于将数据集转换为字典格式。在主程序中，我们使用测试数据集构建FP树，并使用`mineTree`函数挖掘频繁项集。