apriori算法_原理 + 代码｜手把手教你用Python实现智能推荐算法

好的，我了解了。关于 apriori 算法，它是一种经典的频繁项集挖掘算法，能够从大规模数据中发现物品之间的关联性。下面是 apriori 算法的原理和 Python 代码实现：

### 原理

apriori 算法的核心思想是利用频繁项集的性质，从候选项集中生成所有频繁项集。频繁项集指的是在数据集中出现频率超过预设阈值的项集。这里的阈值可以是支持度、置信度等度量指标。

算法流程：

1. 对数据集进行扫描，找出所有单个物品组成的候选项集；
2. 计算候选项集的支持度，剔除不满足最小支持度的项集；
3. 根据频繁项集的性质，使用候选项集生成下一级候选项集；
4. 重复步骤2和步骤3，直到无法生成更多的频繁项集。

### 代码实现

下面是一个简单的 Python 实现，假设我们有一个包含多个交易记录的列表，每个交易记录是一个物品集合。我们要找出频繁项集，其中最小支持度为 0.5。

def load_data():
    """
    加载数据集
    """
    dataset = [
        ['I1', 'I2', 'I5'],
        ['I2', 'I4'],
        ['I2', 'I3'],
        ['I1', 'I2', 'I4'],
        ['I1', 'I3'],
        ['I2', 'I3'],
        ['I1', 'I3'],
        ['I1', 'I2', 'I3', 'I5'],
        ['I1', 'I2', 'I3']
    ]
    return dataset


def create_c1(dataset):
    """
    生成所有单项候选集
    """
    c1 = set()
    for transaction in dataset:
        for item in transaction:
            c1.add(frozenset([item]))
    return c1


def calc_support(dataset, c, min_support):
    """
    计算候选集的支持度，并剔除不满足最小支持度的项集
    """
    count = {}
    for transaction in dataset:
        for item in c:
            if item.issubset(transaction):
                count[item] = count.get(item, 0) + 1
    num_items = float(len(dataset))
    ret_list = []
    support_data = {}
    for item in count:
        support = count[item] / num_items
        if support >= min_support:
            ret_list.append(item)
        support_data[item] = support
    return ret_list, support_data


def apriori_gen(lk, k):
    """
    生成下一级候选集
    """
    ret_list = []
    len_lk = len(lk)
    for i in range(len_lk):
        for j in range(i + 1, len_lk):
            l1 = list(lk[i])[:k - 2]
            l2 = list(lk[j])[:k - 2]
            l1.sort()
            l2.sort()
            if l1 == l2:
                ret_list.append(lk[i] | lk[j])
    return ret_list


def apriori(dataset, min_support=0.5):
    """
    apriori算法主函数
    """
    c1 = create_c1(dataset)
    d = list(map(set, dataset))
    l1, support_data = calc_support(d, c1, min_support)
    l = [l1]
    k = 2
    while len(l[k - 2]) > 0:
        ck = apriori_gen(l[k - 2], k)
        lk, sup_k = calc_support(d, ck, min_support)
        support_data.update(sup_k)
        l.append(lk)
        k += 1
    return l, support_data

我们可以调用 `apriori` 函数来计算频繁项集：

dataset = load_data()
min_support = 0.5
frequent_itemsets, support_data = apriori(dataset, min_support)

`frequent_itemsets` 是一个列表，包含所有的频繁项集。`support_data` 是一个字典，记录每个项集的支持度。

以上就是 apriori 算法的原理和 Python 代码实现。