编写Python代码实现一种基于模式挖掘的算法，要求挖掘出Cifar10数据集某一类中具有频繁性又有判别性的图片。

好的，这里我演示一下如何使用Apriori算法对Cifar10数据集中某一类图片进行频繁模式挖掘。

首先，我们需要加载Cifar10数据集，并选择其中的一类图片进行处理。这里我们选择“airplane”类别的图片。代码如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

# 加载Cifar10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()

# 选择“airplane”类别的图片
class_name = 'airplane'
class_index = 0
for i in range(10):
    if class_name == cifar10.load_data()[0][1][i][0]:
        class_index = i
        break
train_images = train_images[train_labels[:,0] == class_index]

接下来，我们需要对图片进行特征提取，这里我们使用HOG算法进行特征提取。代码如下：

from skimage.feature import hog

# 定义HOG算法参数
hog_params = {'orientations': 8, 'pixels_per_cell': (8, 8), 'cells_per_block': (2, 2)}

# 将图片转换为灰度图，并提取HOG特征
hog_features = []
for image in train_images:
    gray_image = tf.image.rgb_to_grayscale(image)
    hog_feature = hog(gray_image.numpy(), **hog_params)
    hog_features.append(hog_feature)
hog_features = np.array(hog_features)

然后，我们可以使用Apriori算法进行频繁模式挖掘。Apriori算法需要计算项集的支持度和置信度，这里我们使用mlxtend库中的apriori函数进行计算。代码如下：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 计算项集支持度
frequent_itemsets = apriori(hog_features, min_support=0.1, use_colnames=True)

最后，我们可以从频繁项集中挑选出具有判别性的项集，这里我们选择支持度大于0.2的项集。代码如下：

# 选择支持度大于0.2的项集
discriminative_itemsets = frequent_itemsets[frequent_itemsets['support'] >= 0.2]

至此，我们就完成了对Cifar10数据集中“airplane”类别图片的频繁模式挖掘。