使用python代码写出apriori算法

Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，主要用于市场篮子分析或购物车数据挖掘。以下是Python版本的一个简化版Apriori算法的核心部分：

from collections import defaultdict

def create_carts(l):
    # 将交易记录转换为项集的集合
    itemsets = set()
    for transaction in l:
        itemsets |= set(transaction)
    return itemsets

def generate_candidate(itemsets, min_support):
    # 生成候选关联规则
    candidates = defaultdict(set)
    for i in range(2, len(itemsets) + 1):
        for L in combinations(itemsets, i):
            if all(L[:j] in itemsets for j in range(1, i)):
                candidates[tuple(sorted(L))].add(tuple(sorted(L[:-1])))
    return {k: v for k, v in candidates.items() if len(v) >= min_support}

def apriori(carts, min_support, min_confidence):
    # Apriori循环
    frequent_itemsets = [()]
    while True:
        new_candidates = generate_candidate(frequent_itemsets, min_support)
        if not new_candidates:
            break
        frequent_itemsets = list(new_candidates.keys())
        
        # 检查频繁项集中是否包含频繁一阶项目
        frequent_itemsets_pruned = []
        for candidate in frequent_itemsets:
            if any(itemset in carts for itemset in new_candidates[candidate]):
                frequent_itemsets_pruned.append(candidate)

        frequent_itemsets = frequent_itemsets_pruned
        print("Frequent itemsets at this iteration:", frequent_itemsets)

    return frequent_itemsets

# 示例用法
carts_data = [['Milk', 'Bread'], ['Bread', 'Butter'], ['Milk', 'Butter'], ['Eggs']]
min_support = 0.6  # 最小支持度
min_confidence = 0.75  # 最小置信度
frequent_itemsets = apriori(create_carts(carts_data), min_support, min_confidence)

这个代码首先将交易数据转换为项集，然后通过Apriori过程生成候选规则，并检查它们是否满足最小的支持度阈值。注意，实际应用中通常会包含更复杂的处理，如剪枝和计算置信度等。