中医证型关联规则挖掘源码

中医证型关联规则挖掘的源码需要结合具体的数据集和算法来实现，以下是一个简单的示例，使用Apriori算法进行频繁项集挖掘和关联规则挖掘：

# 导入需要的库
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['symptom1', 'symptom2', 'symptom3', 'symptom4', 'syndrome'])

# 将症状转换为one-hot编码
data = pd.get_dummies(data)

# 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘
freq_itemsets = apriori(data, min_support=0.1, use_colnames=True)

# 使用关联规则算法进行关联规则挖掘
rules = association_rules(freq_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)

# 输出关联规则
print(rules)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际中医证型关联规则挖掘需要根据具体的数据集和算法进行调整和优化。