穿衣搭配推荐关联规则python代码

在Python中，可以利用Apriori算法（一种常用的关联规则学习算法，常用于数据挖掘中的市场篮子分析）来实现穿衣搭配推荐的关联规则。Apriori算法通常会查找频繁项集（如经常一起购买的衣服），然后基于这些频繁项集推断出关联规则（例如，“如果用户购买了T恤，他们也很可能会买牛仔裤”）。

以下是使用Python（如`mlxtend`库）简单实现的一个示例：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设衣物列表和用户的购物历史数据
items = ['T恤', '牛仔裤', '运动鞋', '羽绒服', '连衣裙', '围巾']
transactions = [['T恤', '牛仔裤'], ['运动鞋', 'T恤', '围巾'], ['羽绒服']]

# 将交易数据编码为一维数组
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)

# 使用Apriori算法寻找频繁项集
frequent_itemsets = apriori(te_ary, min_support=0.5, use_colnames=True)

# 根据频繁项集计算关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.0)

# 输出推荐规则
for rule in rules.head():
    antecedents, consequents, support, lift = rule
    print(f"若购买{antecedents}，则可能还会购买{consequents}")

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