python 实现 Eclat算法

以下是 Python 实现 Eclat 算法的代码示例：

# 定义一个函数来查找所有长度为 k 的频繁项集
def eclat(freq_items, k, min_sup):
    # 用于存储所有长度为 k 的频繁项集
    freq_k_items = set()
    # 如果候选集为空，则直接返回
    if len(freq_items) == 0:
        return freq_k_items
    # 如果 k 等于 1，直接返回频繁项集
    if k == 1:
        for item, sup in freq_items.items():
            if sup >= min_sup:
                freq_k_items.add(frozenset([item]))
        return freq_k_items
    # 将所有的频繁项集按支持度排序
    sorted_items = sorted(freq_items.items(), key=lambda p: p[1])
    # 生成长度为 k 的候选集
    k_candidates = []
    for i in range(len(sorted_items)):
        for j in range(i+1, len(sorted_items)):
            # 生成新的候选集
            new_candidate = sorted_items[i][0] | sorted_items[j][0]
            k_candidates.append(new_candidate)
    # 对每个候选集进行计数
    k_item_counts = {}
    for trans in transactions:
        for candidate in k_candidates:
            if candidate.issubset(trans):
                if candidate not in k_item_counts:
                    k_item_counts[candidate] = 1
                else:
                    k_item_counts[candidate] += 1
    # 查找所有支持度不小于 min_sup 的频繁项集
    for candidate, count in k_item_counts.items():
        if count >= min_sup:
            freq_k_items.add(candidate)
    # 生成下一个长度的频繁项集
    next_freq_items = {}
    for freq_item in freq_k_items:
        for item in freq_item:
            new_item = freq_item - set([item])
            if new_item not in next_freq_items:
                next_freq_items[new_item] = 1
            else:
                next_freq_items[new_item] += 1
    # 递归查找下一个长度的频繁项集
    next_freq_k_items = eclat(next_freq_items, k+1, min_sup)
    freq_k_items |= next_freq_k_items
    return freq_k_items

# 生成一个事务列表，用于测试算法
transactions = [
    frozenset(['apple', 'banana', 'orange', 'pear']),
    frozenset(['banana', 'orange', 'pear']),
    frozenset(['apple', 'banana', 'orange']),
    frozenset(['apple', 'banana']),
    frozenset(['apple', 'pear']),
    frozenset(['banana', 'pear'])
]

# 计算频繁项集
freq_items = {}
for trans in transactions:
    for item in trans:
        if item not in freq_items:
            freq_items[item] = 1
        else:
            freq_items[item] += 1
freq_k_items = eclat(freq_items, 1, 2)
print(freq_k_items)

上述代码中，`eclat` 函数用于查找所有长度为 k 的频繁项集，其中 `freq_items` 是一个字典，用于存储每个项的支持度计数，`transactions` 是一个事务列表，用于测试算法。在该函数中，我们首先根据支持度计数生成长度为 k 的候选集，然后对每个候选集进行计数，找到所有支持度不小于 `min_sup` 的频繁项集。接着，我们递归查找下一个长度的频繁项集，直到找到所有的频繁项集。最后，我们对结果进行合并，返回所有长度为 k 的频繁项集。