生成带中文注释的apriori算法python代码

以下是带中文注释的Apriori算法Python代码：

# 定义函数用于读取数据文件并返回事务列表
def loadDataSet():
    # 读取数据文件
    with open('data.txt', 'r') as f:
        # 将每行数据转换为列表形式
        lines = f.readlines()
        # 创建空列表用于存储事务数据
        dataSet = []
        # 遍历每行数据
        for line in lines:
            # 将每行数据去除空格并转换为列表形式
            transaction = list(map(str.strip, line.split(',')))
            # 将处理后的事务数据添加到列表中
            dataSet.append(transaction)
        # 返回处理后的事务列表
        return dataSet

# 定义函数用于生成候选项集
def createC1(dataSet):
    # 创建空集合用于存储所有不重复的单个项
    C1 = set()
    # 遍历每个事务
    for transaction in dataSet:
        # 遍历每个项
        for item in transaction:
            # 将每个项添加到集合中
            C1.add(frozenset([item]))
    # 返回生成的候选项集
    return C1

# 定义函数用于生成频繁项集
def scanD(D, Ck, minSupport):
    # 创建空字典用于存储每个项集的支持度计数
    ssCnt = {}
    # 遍历每个事务
    for tid in D:
        # 遍历每个候选项集
        for can in Ck:
            # 如果候选项集是当前事务的子集
            if can.issubset(tid):
                # 将该项集的支持度计数加一
                if can not in ssCnt:
                    ssCnt[can] = 1
                else:
                    ssCnt[can] += 1
    # 获取事务数量
    numItems = float(len(D))
    # 创建空列表用于存储频繁项集及其支持度
    retList = []
    # 遍历每个项集及其支持度计数
    for key in ssCnt:
        # 计算该项集的支持度
        support = ssCnt[key] / numItems
        # 如果该项集的支持度大于等于最小支持度
        if support >= minSupport:
            # 将该项集及其支持度添加到列表中
            retList.append((key, support))
    # 返回生成的频繁项集列表
    return retList

# 定义函数用于生成大小为 k 的候选项集
def aprioriGen(Lk, k):
    # 创建空列表用于存储生成的候选项集
    retList = []
    # 获取频繁项集列表的长度
    lenLk = len(Lk)
    # 遍历每个频繁项集
    for i in range(lenLk):
        # 遍历每个频繁项集
        for j in range(i+1, lenLk):
            # 获取第 i 个频繁项集和第 j 个频繁项集
            L1 = list(Lk[i])[:k-2]
            L2 = list(Lk[j])[:k-2]
            # 如果第 i 个频繁项集和第 j 个频繁项集的前 k-2 个项相同
            if sorted(L1) == sorted(L2):
                # 将两个频繁项集合并成一个大小为 k 的候选项集
                retList.append(Lk[i] | Lk[j])
    # 返回生成的候选项集列表
    return retList

# 定义函数用于生成所有频繁项集
def apriori(dataSet, minSupport=0.5):
    # 生成候选项集 C1
    C1 = createC1(dataSet)
    # 将事务列表转换为集合形式
    D = list(map(set, dataSet))
    # 生成频繁项集 L1
    L1 = scanD(D, C1, minSupport)
    # 将频繁项集 L1 添加到频繁项集列表中
    L = [L1]
    # 初始化 k 值为 2
    k = 2
    # 循环生成频繁项集
    while(len(L[k-2]) > 0):
        # 生成大小为 k 的候选项集
        Ck = aprioriGen(L[k-2], k)
        # 生成频繁项集 Lk
        Lk = scanD(D, Ck, minSupport)
        # 将频繁项集 Lk 添加到频繁项集列表中
        L.append(Lk)
        # 将 k 值加一
        k += 1
    # 返回所有频繁项集列表
    return L

# 测试代码
dataSet = loadDataSet()
L = apriori(dataSet, minSupport=0.5)
print(L)

其中，`data.txt` 文件是指包含事务数据的文本文件，每行数据以逗号分隔。函数 `loadDataSet()` 用于读取数据文件并返回事务列表；函数 `createC1()` 用于生成候选项集 C1；函数 `scanD()` 用于生成频繁项集；函数 `aprioriGen()` 用于生成大小为 k 的候选项集；函数 `apriori()` 用于生成所有频繁项集。在测试代码中，调用 `apriori()` 函数并指定最小支持度为 0.5，即可生成所有频繁项集并输出。