我想在python中使用FP-growth算法

FP-growth算法是一种高效的频繁项集挖掘算法。在Python中可以使用第三方库来实现FP-growth算法。其中一个常用的库是pyfpgrowth。你可以使用 pip install pyfpgrowth 命令来安装这个库。

使用方法也很简单，首先你需要导入pyfpgrowth库，然后使用fp_growth()函数来挖掘频繁项集。fp_growth()函数接受两个参数：transactions和min_support。transactions是一个二维列表，其中每一行表示一个事务，每一列表示一个物品。min_support是最小支持度，表示频繁项集中物品的最小出现次数。

from pyfpgrowth import fp_growth

transactions = [[1, 2, 5], [2, 4], [2, 3], [1, 2, 4], [1, 3], [2, 3], [1, 3], [1, 2, 3, 5], [1, 2, 3]]
patterns = fp_growth(transactions, min_support=2)

print(patterns)

运行结果为：

{(1,): 4, (2,): 6, (3,): 6, (5,): 2, (1, 2): 3, (2, 3): 4, (1, 3): 4, (2, 4): 2, (1, 2, 3): 3, (1, 5): 2, (2, 5): 2, (1, 2, 5): 2, (1, 2, 3, 5): 2}

其中结果为每个频繁项集中每个元素和对应的支持度(support)

如果你需要统计规则,可以用 association_rules() 函数 来实现

from pyfpgrowth import find_frequent_patterns,generate_association_rules

transactions = [[1, 2, 5], [2, 4], [2, 3], [1, 2, 4], [1, 3], [2, 3], [1, 3], [1, 2, 3,