apriori算法代码带解析

下面是Apriori算法的Python代码，配合注释进行解析：

# 导入必要库
import itertools

# 定义一个函数，用于生成频繁项集
def frequent_itemsets(transactions, support):
    itemsets = {}
    # 计算每个项的出现次数
    for transaction in transactions:
        for item in transaction:
            if item not in itemsets:
                itemsets[item] = 0
            itemsets[item] += 1
    
    # 过滤掉不满足支持度的项
    itemsets = {k:v for k,v in itemsets.items() if v >= support}
    
    # 构建初始频繁项集
    freq_itemsets = [[item] for item in itemsets]
    freq_itemsets.sort()
    
    # 循环生成更高阶频繁项集
    k = 2
    while True:
        # 构建候选项集
        candidates = [list(x) for x in itertools.combinations(itemsets, k)]
        for transaction in transactions:
            for candidate in candidates:
                if set(candidate).issubset(set(transaction)):
                    tuple_candidate = tuple(candidate)
                    if tuple_candidate not in itemsets:
                        itemsets[tuple_candidate] = 0
                    itemsets[tuple_candidate] += 1
        
        # 过滤掉不满足支持度的项
        itemsets = {k:v for k,v in itemsets.items() if v >= support}
        
        # 将满足支持度的项加入频繁项集
        freq_itemsets.extend(list(itemsets.keys()))
        freq_itemsets.sort()
        
        # 如果没有新的频繁项集生成，则退出循环
        if not itemsets:
            break
        
        k += 1
    
    # 返回频繁项集
    return freq_itemsets

该代码实现了Apriori算法的频繁项集生成过程，主要分为以下几个步骤：

1. 计算每个项在所有交易中的出现次数，过滤掉不满足支持度的项；
2. 构建初始频繁项集，即单个频繁项，排序后加入频繁项集列表；
3. 循环生成更高阶的频繁项集，每次生成候选项集，并计算其在所有交易中的出现次数，过滤掉不满足支持度的项，并将满足支持度的项加入频繁项集列表；
4. 如果没有新的频繁项集生成，则退出循环，返回频繁项集列表。

该代码中用到了Python的itertools库，其中combinations()函数用于生成候选项集，它接受一个列表和一个整数k作为参数，会返回一个包含所有长度为k的组合的列表。另外，该代码中使用了字典来保存每个项的出现次数，以及保存频繁项集。最后，该代码返回的频繁项集是以列表形式返回的，每个元素都是一个包含若干项的元组。