apriori算法sklearn

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，可以用于挖掘大规模数据集中的频繁项集和关联规则。在sklearn中，没有直接提供Apriori算法的实现，但可以通过第三方库来实现。

一个常用的实现Apriori算法的第三方库是mlxtend，可以通过以下代码安装：

pip install mlxtend

然后可以通过以下代码来实现Apriori算法：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
import pandas as pd

# 数据准备
dataset = [['牛奶','面包','尿布'],
           ['可乐','面包', '尿布', '啤酒'],
           ['牛奶','尿布', '啤酒', '鸡蛋'],
           ['面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'],
           ['面包', '牛奶', '尿布', '可乐']]

# 对数据进行编码
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 生成频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True)

# 打印频繁项集
print(frequent_itemsets)

上述代码中，我们使用了一个简单的数据集，使用mlxtend中的TransactionEncoder类将数据集转换为适合Apriori算法处理的形式，然后使用apriori函数生成频繁项集。