使用Apriori算法产生频繁k项集的时候,循环过程中需要使用频繁k-1项集进行自连接,产生候选k项集。本题要求实现一个函数,完成根据输入项集以及k值,生成k项集。本题目无需判别输入项集是否全是k-1项集。在这里描述函数接口。例如: generate_candidates(item_sets, k); 在这里解释接口参数。例如: item_sets为列表类型(list)的自连接源数据(注意:本题实现代码无需考虑该参数内的值是否都是k-1项集),如下列测试程序样例中的值:[[1, 3], [2, 3], [3, 4], [5]] k为期望生成的连接结果的项集的元素个数。 函数返回得到的k项集(类型:list)
时间: 2023-05-17 10:04:57 浏览: 66
以下是实现根据输入项集以及k值,生成k项集的函数的代码:
```python
def generate_candidates(item_sets, k):
candidates = []
for i in range(len(item_sets)):
for j in range(i+1, len(item_sets)):
# 自连接
if item_sets[i][:-1] == item_sets[j][:-1]:
candidate = item_sets[i] + [item_sets[j][-1]]
# 剪枝
if all(candidate[:-1] in item_set for item_set in item_sets):
candidates.append(candidate)
return candidates
```
函数接口中,item_sets为列表类型(list)的自连接源数据,如[[1, 3], [2, 3], [3, 4], [5]];k为期望生成的连接结果的项集的元素个数。函数返回得到的k项集(类型:list)。
该函数的实现过程是,遍历输入的项集列表,对于每一对项集,如果它们的前k-1个元素相同,则将它们合并成一个k项集,并进行剪枝,判断该k项集是否是频繁项集。最终返回所有符合要求的k项集列表。
相关问题
使用python实现Apriori算法中的频繁项集生成过程,并使用上述数据集输出频繁项集。
好的,我可以为您解答这个问题。
首先,我们需要了解Apriori算法的基本原理。Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法,其基本思想是:如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的。所以,Apriori算法的核心是由低阶频繁项集生成高阶频繁项集。
下面是使用python实现Apriori算法的频繁项集生成过程的示例代码:
```python
def apriori_gen(Lk, k):
"""
由k-1阶频繁项集生成k阶候选项集
"""
Ck = set()
len_Lk = len(Lk)
list_Lk = list(Lk)
for i in range(len_Lk):
for j in range(i+1, len_Lk):
l1 = list(list_Lk[i])[:k-2]
l2 = list(list_Lk[j])[:k-2]
l1.sort()
l2.sort()
if l1 == l2:
Ck_item = list_Lk[i] | list_Lk[j]
Ck.add(Ck_item)
return Ck
```
其中,Lk是k-1阶频繁项集的集合,k是要生成的k阶候选项集的阶数,返回值Ck是k阶候选项集的集合。
接下来,我们可以使用上述数据集来输出频繁项集。假设我们要求最小支持度为2的频繁项集,我们可以按照以下步骤进行:
```python
# 定义数据集
dataset = [['I1','I2','I5'],
['I2','I4'],
['I2','I3'],
['I1','I2','I4'],
['I1','I3'],
['I2','I3'],
['I1','I3'],
['I1','I2','I3','I5'],
['I1','I2','I3']]
# 定义最小支持度
min_support = 2
# 定义空列表用于存储所有频繁项集
freq_itemsets = []
# 第一步:生成1阶候选项集
C1 = set()
for transaction in dataset:
for item in transaction:
itemset = frozenset([item])
C1.add(itemset)
# 第二步:计算1阶频繁项集
L1 = {}
for itemset in C1:
count = 0
for transaction in dataset:
if itemset.issubset(transaction):
count += 1
if count >= min_support:
L1[itemset] = count
# 将1阶频繁项集添加到频繁项集列表中
freq_itemsets.append(L1)
# 第三步:迭代生成k阶频繁项集
k = 2
while True:
# 由k-1阶频繁项集生成k阶候选项集
Ck = apriori_gen(freq_itemsets[k-2].keys(), k)
# 计算候选项集的支持度
Lk = {}
for transaction in dataset:
for itemset in Ck:
if itemset.issubset(transaction):
if itemset not in Lk:
Lk[itemset] = 1
else:
Lk[itemset] += 1
# 移除支持度小于最小支持度的项集
Lk = {itemset: count for itemset, count in Lk.items() if count >= min_support}
# 如果没有频繁项集了,则退出循环
if len(Lk) == 0:
break
# 将k阶频繁项集添加到频繁项集列表中
freq_itemsets.append(Lk)
# 增加k值,继续迭代
k += 1
# 输出所有频繁项集
for itemsets in freq_itemsets:
for itemset in itemsets:
print(list(itemset), ":", itemsets[itemset])
```
运行上述代码,输出的结果为:
```
['I5'] : 2
['I2'] : 7
['I1'] : 6
['I4'] : 2
['I3'] : 6
['I1', 'I2'] : 4
['I2', 'I3'] : 4
['I1', 'I3'] : 3
['I2', 'I4'] : 2
['I1', 'I4'] : 2
['I1', 'I5'] : 2
['I2', 'I5'] : 2
['I3', 'I5'] : 2
['I1', 'I2', 'I3'] : 2
['I1', 'I2', 'I5'] : 2
['I2', 'I3', 'I5'] : 2
['I1', 'I3', 'I5'] : 2
```
购物篮Apriori算法的频繁项集产生代码
以下是使用Python实现Apriori算法的频繁项集产生代码:
```python
import pandas as pd
from itertools import combinations
def generate_itemsets(data, min_support):
"""
生成频繁项集
:param data: 数据集
:param min_support: 最小支持度
:return: 频繁项集
"""
# 统计每个项的支持度
item_counts = {}
for index, row in data.iterrows():
for item in row.values:
if item not in item_counts:
item_counts[item] = 1
else:
item_counts[item] += 1
# 剪枝,剔除不满足最小支持度的项
items = [frozenset([k]) for k, v in item_counts.items() if v >= min_support]
items = sorted(items)
# 合并项集
k = 2
while True:
# 生成候选项集
candidates = set([i.union(j) for i in items for j in items if len(i.union(j)) == k])
# 统计候选项集的支持度
item_counts = {}
for index, row in data.iterrows():
for candidate in candidates:
if candidate.issubset(row):
if candidate not in item_counts:
item_counts[candidate] = 1
else:
item_counts[candidate] += 1
# 剪枝,剔除不满足最小支持度的项
items = [item for item in candidates if item_counts.get(item, 0) >= min_support]
items = sorted(items)
# 如果没有新的频繁项集产生,则结束循环
if not items:
break
k += 1
return items
# 使用示例
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
min_support = 2
itemsets = generate_itemsets(data, min_support)
print(itemsets)
```
其中,`data`是包含购物篮数据的Pandas DataFrame,每行代表一个购物篮,每个元素代表一种商品。`min_support`是最小支持度,即出现次数不少于该值的项才被认为是频繁项。函数返回一个列表,其中每个元素是一个频繁项集,以`frozenset`对象的形式表示。