Apriori算法模型的实现python

Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，用于频繁项集和关联规则的挖掘。在Python中，可以使用mlxtend库实现Apriori算法。

首先需要安装mlxtend库：

!pip install mlxtend

然后，使用以下代码实现Apriori算法：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
import pandas as pd

# 构建样本数据
dataset = [['牛奶', '面包', '尿布'],
           ['可乐', '面包', '尿布', '啤酒'],
           ['牛奶', '尿布', '啤酒', '鸡蛋'],
           ['面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'],
           ['面包', '牛奶', '尿布', '可乐']]

# 将数据转换为布尔矩阵
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用Apriori算法挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True)

# 输出频繁项集
print(frequent_itemsets)

以上代码将输出频繁项集：

   support   itemsets
0      0.8     (尿布)
1      0.6     (牛奶)
2      0.6     (面包)
3      0.6  (尿布, 牛奶)
4      0.6  (尿布, 面包)

其中，每行表示一个频繁项集，第一列为该项集的支持度，第二列为该项集的元素。例如，第一行表示尿布的支持度为0.8，是一个频繁项集。