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

def generate_L(data_set, k, min_support): """ Generate all frequent itemsets. Args: data_set: A list of transactions. Each transaction contains several items. k: Maximum number of items for all frequent itemsets. min_support: The minimum support. Returns: L: The list of Lk. support_data: A dictionary. The key is frequent itemset and the value is support. """ support_data = {} C1 = create_C1(data_set) L1 = generate_Lk_by_Ck(data_set, C1, min_support, support_data) Lksub1 = L1.copy() L = [] L.append(Lksub1) for i in range(2, k + 1): Ci = create_Ck(Lksub1, i) Li = generate_Lk_by_Ck(data_set, Ci, min_support, support_data) Lksub1 = Li.copy() L.append(Lksub1) return L, support_data

这段代码实现了Apriori算法中的频繁项集挖掘过程。Apriori算法是一种常见的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。

函数generate_L的输入参数包括数据集data_set、最大项数k和最小支持度min_support。其中，数据集data_set是一个列表，每个元素表示一条交易记录，其中包含多个项；最大项数k是指挖掘的频繁项集中最多包含的项数；最小支持度min_support是指一个项集在所有交易记录中出现的次数占比必须大于等于min_support才能被认为是频繁项集。

函数内部首先创建了一个空字典support_data，用于存储频繁项集及其支持度信息。然后调用函数create_C1创建初始候选项集C1，再调用函数generate_Lk_by_Ck根据C1生成频繁1项集L1。接着，将L1存储在列表L中，并将L1赋值给Lksub1，表示当前频繁项集的项数为1。

接下来，函数generate_L通过一个循环，依次生成包含2~k个项的频繁项集。在每次循环中，首先调用函数create_Ck根据Lksub1生成候选项集Ci，然后调用函数generate_Lk_by_Ck根据Ci生成频繁项集Li。将Li存储在列表L中，并将Li赋值给Lksub1，表示当前频繁项集的项数为i。最后，函数generate_L返回频繁项集列表L和支持度字典support_data。

def create_C1(dataset): C1 = [] for transaction in dataset: for item in transaction: if not [item] in C1: C1.append([item]) C1.sort() return list(map(frozenset, C1)) # print(len(create_C1(dataset))) def scan_D(D, Ck, min_support): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid): if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 num_items = float(len(D)) retList = [] support_data = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / num_items if support >= min_support: retList.insert(0, key) support_data[key] = support return retList, support_data def apriori_gen(Lk, k): retList = [] 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: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList def apriori(dataset, min_support): 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 = apriori_gen(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如果我想在这段代码中加入置信度，怎么加

在这段代码中加入置信度，实际上是要实现关联规则算法。在Apriori算法的基础上，可以通过以下步骤来实现关联规则算法：

1. 从频繁项集L中生成候选规则集合，即对于每个频繁项集，生成包含该项集中所有元素的所有子集。

2. 对于每个候选规则，计算其置信度，并筛选出满足最小置信度要求的规则。

下面是修改后的代码实现：

def generate_rules(L, support_data, min_conf):
    rules_list = []
    for i in range(1, len(L)):
        for freq_set in L[i]:
            H1 = [frozenset([item]) for item in freq_set]
            if i > 1:
                rules_from_conseq(freq_set, H1, support_data, rules_list, min_conf)
            else:
                calc_conf(freq_set, H1, support_data, rules_list, min_conf)
    return rules_list

def calc_conf(freq_set, H, support_data, brl, min_conf):
    pruned_h = []
    for conseq in H:
        conf = support_data[freq_set] / support_data[freq_set - conseq]
        if conf >= min_conf:
            print(freq_set - conseq, '-->', conseq, 'conf:', conf)
            brl.append((freq_set - conseq, conseq, conf))
            pruned_h.append(conseq)
    return pruned_h

def rules_from_conseq(freq_set, H, support_data, brl, min_conf):
    m = len(H[0])
    if len(freq_set) > (m + 1):
        Hmp1 = apriori_gen(H, m + 1)
        Hmp1 = calc_conf(freq_set, Hmp1, support_data, brl, min_conf)
        if len(Hmp1) > 1:
            rules_from_conseq(freq_set, Hmp1, support_data, brl, min_conf)

def apriori(dataset, min_support, min_conf):
    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 = apriori_gen(L[k - 2], k)
        Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support)
        support_data.update(support_k)
        L.append(Lk)
        k += 1
    rules_list = generate_rules(L, support_data, min_conf)
    return L, support_data, rules_list

其中，generate_rules函数用于生成关联规则，calc_conf函数用于计算规则的置信度，rules_from_conseq函数用于从频繁项集中生成候选规则，apriori函数用于调用Apriori算法和关联规则算法，并返回频繁项集、支持度数据和关联规则列表。在调用apriori函数时，需要传入最小支持度和最小置信度阈值。