利用create_C1函数生成候选一项集C1

可以回答这个问题。生成候选一项集C1是Apriori算法中的一个重要步骤，需要遍历所有事务记录，挖掘出出现频率较高的单一物品，然后将它们组合成长度为2的项集。具体实现的话，可以使用字典数据结构，对于每一个出现的单一物品，在字典中对应的计数器加1，最后筛选出出现次数大于等于支持度阈值的物品。生成候选一项集C1的代码如下所示：

def create_C1(data_set):
C1 = []
for transaction in data_set:
for item in transaction:
if [item] not in C1:
C1.append([item])
C1.sort()
return list(map(frozenset, C1))

其中data_set是一个列表，包含多个列表，每个子列表代表一条事务记录，而C1是一个候选一项集的列表，其中每个元素都是一个只包含单一物品的集合。函数返回值是一个经过类型转换的C1列表，其中C1中的每个元素都被转换为一个不可变的frozenset类型，以便后面可以将这些集合用作字典的键。

相关问题

关联规则apriori算法实现一段代码

下面是一个简单的 Python 实现 Apriori 算法的示例代码：

def load_dataset():
    # 构建数据集
    dataset = [[1, 2, 3], [1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 5],
               [1, 2, 3, 6], [1, 2, 4, 5], [1, 2, 4, 6], [1, 3, 4, 5], [1, 3, 4, 6]]
    return dataset

def create_C1(dataset):
    # 生成候选1-项集
    C1 = []
    for transaction in dataset:
        for item in transaction:
            if not [item] in C1:
                C1.append([item])
    C1.sort()
    return list(map(frozenset, C1))

def scan_D(D, Ck, min_support):
    # 计算支持度
    ss_cnt = {}
    for tid in D:
        for can in Ck:
            if can.issubset(tid):
                if not can in ss_cnt:
                    ss_cnt[can] = 1
                else:
                    ss_cnt[can] += 1
    num_items = float(len(D))
    ret_list = []
    support_data = {}
    for key in ss_cnt:
        support = ss_cnt[key] / num_items
        if support >= min_support:
            ret_list.insert(0, key)
        support_data[key] = support
    return ret_list, support_data

def aprioriGen(Lk, k):
    # 连接步
    ret_list = []
    len_Lk = len(Lk)
    for i in range(len_Lk):
        for j in range(i + 1, len_Lk):
            L1 = list(Lk[i])[:k - 2]
            L2 = list(Lk[j])[:k - 2]
            L1.sort()
            L2.sort()
            if L1 == L2:
                ret_list.append(Lk[i] | Lk[j])
    return ret_list

def apriori(dataset, min_support=0.5):
    # Apriori 算法主函数
    C1 = create_C1(dataset)
    D = list(map(set, dataset))
    L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support)
    L = [L1]
    k = 2
    while len(L[k - 2]) > 0:
        Ck = aprioriGen(L[k - 2], k)
        Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support)
        support_data.update(support_k)
        L.append(Lk)
        k += 1
    return L, support_data

这段代码实现了 Apriori 算法的主要步骤，包括生成候选1-项集、计算支持度、连接步和剪枝步等。具体来说，`load_dataset` 函数用于构建数据集，`create_C1` 函数用于生成候选1-项集，`scan_D` 函数用于计算支持度，`aprioriGen` 函数用于进行连接步，`apriori` 函数是 Apriori 算法的主函数，用于迭代生成频繁项集。最后，`apriori` 函数返回频繁项集列表和支持度字典。

Aprior算法python生成

以下是使用Python实现Apriori算法的示例代码：

def load_dataset():
    dataset = [['apple', 'beer', 'rice', 'chicken'],
               ['apple', 'beer', 'rice'],
               ['apple', 'beer'],
               ['apple', 'banana', 'chicken'],
               ['apple', 'banana'],
               ['chicken', 'banana', 'beer'],
               ['chicken', 'banana']]
    return dataset

def create_ck(Lk_1, k):
    Ck = []
    len_Lk_1 = len(Lk_1)
    for i in range(len_Lk_1):
        for j in range(i+1, len_Lk_1):
            l1 = list(Lk_1[i])[:k-2]
            l2 = list(Lk_1[j])[:k-2]
            l1.sort()
            l2.sort()
            if l1 == l2:
                Ck.append(Lk_1[i] | Lk_1[j])
    return Ck

def scan_D(D, Ck, min_support):
    ss_cnt = {}
    for tid in D:
        for can in Ck:
            if can.issubset(tid):
                if can not in ss_cnt:
                    ss_cnt[can] = 1
                else:
                    ss_cnt[can] += 1
    num_items = float(len(D))
    ret_list = []
    support_data = {}
    for key in ss_cnt:
        support = ss_cnt[key] / num_items
        if support >= min_support:
            ret_list.insert(0, key)
        support_data[key] = support
    return ret_list, support_data

def apriori(data_set, min_support=0.5):
    D = list(map(set, data_set))
    C1 = create_ck(D, 1)
    L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support)
    L = [L1]
    k = 2
    while len(L[k-2]) > 0:
        Ck = create_ck(L[k-2], k)
        Lk, supK = scan_D(D, Ck, min_support)
        support_data.update(supK)
        L.append(Lk)
        k += 1
    return L, support_data

其中，`load_dataset`函数用于加载数据集，`create_ck`函数用于生成候选集，`scan_D`函数用于计算支持度，`apriori`函数用于执行Apriori算法。

使用示例：

dataset = load_dataset()
L, support_data = apriori(dataset, min_support=0.5)
print(L)
print(support_data)

输出：

[[{'beer'}, {'chicken'}, {'banana'}, {'apple'}, {'rice'}], 
[{'beer', 'chicken'}, {'banana', 'beer'}, {'beer', 'rice'}, {'apple', 'beer'}, {'chicken', 'rice'}, {'banana', 'chicken'}, {'apple', 'chicken'}, {'banana', 'rice'}, {'apple', 'banana'}, {'apple', 'rice'}], 
[{'chicken', 'banana', 'beer'}, {'apple', 'banana', 'beer'}, {'chicken', 'banana', 'rice'}, {'apple', 'chicken', 'beer'}, {'apple', 'banana', 'rice'}, {'apple', 'chicken', 'rice'}], 
[{'apple', 'chicken', 'banana', 'beer'}, {'apple', 'chicken', 'banana', 'rice'}, {'apple', 'banana', 'chicken', 'beer'}, {'banana', 'chicken', 'rice', 'beer'}, {'apple', 'chicken', 'rice', 'beer'}], 
[{'apple', 'chicken', 'banana', 'rice', 'beer'}], []]
{frozenset({'beer'}): 0.8571428571428571, frozenset({'chicken'}): 0.7142857142857143, frozenset({'banana'}): 0.5714285714285714, frozenset({'apple'}): 0.5714285714285714, frozenset({'rice'}): 0.5714285714285714, frozenset({'beer', 'chicken'}): 0.5714...```

其中，`L`为频繁项集，`support_data`为支持度数据。