apriorisome算法代码

好的，这是一个简单的Apriori算法的Python实现：

def apriori(data, min_support):
    # 首先获取所有不同的单项集
    itemsets = set()
    for transaction in data:
        for item in transaction:
            itemsets.add(frozenset([item]))
            
    # 初始化频繁1-项集
    freq_sets = {}
    for itemset in itemsets:
        support = get_support(itemset, data)
        if support >= min_support:
            freq_sets[itemset] = support
    
    # 合并项集直到无法再合并
    k = 2
    while len(freq_sets) > 0:
        # 构建候选k-项集
        candidates = generate_candidates(freq_sets, k)
        
        # 计算支持度并筛选出频繁k-项集
        freq_sets = {}
        for candidate in candidates:
            support = get_support(candidate, data)
            if support >= min_support:
                freq_sets[candidate] = support
        
        k += 1
    
    return freq_sets.keys()


def get_support(itemset, data):
    count = 0
    for transaction in data:
        if itemset.issubset(transaction):
            count += 1
    return count


def generate_candidates(freq_sets, k):
    candidates = set()
    for itemset1 in freq_sets:
        for itemset2 in freq_sets:
            if len(itemset1.union(itemset2)) == k:
                candidates.add(itemset1.union(itemset2))
    return candidates

其中，`data`是一个包含多个事务的列表，每个事务是一个项的集合；`min_support`是最小支持度（作为小数，例如0.4表示40%）。

这个算法会返回一个频繁项集的列表，每个频繁项集由一个frozenset对象表示。您可以根据需要进行修改和调整。