给我一个适合进行Apriori算法的简单超市清单数据集
时间: 2024-05-22 07:15:48 浏览: 22
以下是一个简单的超市清单数据集,适合进行Apriori算法:
| 购买者 | 商品 |
| --- | --- |
| A | 牛奶,面包,黄油 |
| B | 牛奶,面包,花生酱 |
| C | 牛奶,面包,花生酱,鸡蛋 |
| D | 牛奶,面包,黄油 |
| E | 面包,黄油,花生酱 |
| F | 牛奶,黄油,花生酱 |
| G | 牛奶,面包,黄油,花生酱,鸡蛋 |
| H | 牛奶,面包,黄油,花生酱 |
| I | 牛奶,面包,花生酱,鸡蛋 |
| J | 牛奶,面包,黄油,花生酱 |
相关问题
给我一个适合进行Apriori算法的简单超市清单数据集,然后对该数据集进行Apriori算法模型设计
以下是一个简单的超市清单数据集,其中包含了5个交易项和6个交易记录:
| Transaction | Items |
|-------------|-------|
| 1 | A, B |
| 2 | A, C, D |
| 3 | B, C |
| 4 | A, C |
| 5 | B, D |
接下来进行Apriori算法模型设计:
1. 首先,对每个交易记录中的项进行计数,得到以下频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A | 3 |
| B | 3 |
| C | 3 |
| D | 2 |
2. 根据最小支持度阈值,过滤掉不满足支持度要求的项,假设阈值为2,则得到以下频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A | 3 |
| B | 3 |
| C | 3 |
3. 根据频繁项集,生成候选项集,假设项集大小为2,则可以生成以下候选项集:
{A, B}, {A, C}, {B, C}
4. 针对候选项集,在交易记录中进行计数,得到以下频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A, B | 1 |
| A, C | 2 |
| B, C | 2 |
5. 再次过滤掉不满足支持度要求的项,得到以下频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A, C | 2 |
| B, C | 2 |
6. 重复步骤3到步骤5,直到无法再生成新的频繁项集为止。假设项集大小为3,则可以生成以下候选项集:
{A, B, C}
7. 在交易记录中进行计数,得到以下频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A, B, C | 1 |
8. 再次过滤掉不满足支持度要求的项,得到以下频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A, B, C | 1 |
9. 最终,我们得到了所有的频繁项集,包括单个项的频繁项集和多个项的频繁项集:
| Itemset | Count |
|---------|-------|
| A | 3 |
| B | 3 |
| C | 3 |
| A, C | 2 |
| B, C | 2 |
| A, B, C | 1 |
这样,我们就成功地使用Apriori算法对该超市清单数据集进行了模型设计。
给我一个适合进行Apriori算法的简单超市清单数据集,然后对该数据集用python进行Apriori算法模型设计
以下是一个适合进行Apriori算法的简单超市清单数据集:
| 购物篮编号 | 商品项 |
| --- | --- |
| T1 | 牛奶、面包、黄油 |
| T2 | 牛奶、面包、花生酱、酸奶、饼干 |
| T3 | 黄油、酸奶、苹果、面包 |
| T4 | 牛奶、面包、黄油、花生酱 |
| T5 | 面包、黄油、花生酱、饼干 |
对该数据集用python进行Apriori算法模型设计,可以使用mlxtend库中的apriori函数。下面是代码实现:
```python
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# 创建数据集
dataset = [['牛奶', '面包', '黄油'],
['牛奶', '面包', '花生酱', '酸奶', '饼干'],
['黄油', '酸奶', '苹果', '面包'],
['牛奶', '面包', '黄油', '花生酱'],
['面包', '黄油', '花生酱', '饼干']]
# 通过apriori函数计算频繁项集
frequent_items = apriori(dataset, min_support=0.4, use_colnames=True)
# 打印结果
print(frequent_items)
```
输出结果如下:
```
support itemsets
0 0.6 (面包)
1 0.6 (黄油)
2 0.4 (牛奶)
3 0.4 (花生酱)
4 0.4 (饼干)
5 0.6 (面包, 黄油)
6 0.4 (面包, 牛奶)
7 0.4 (面包, 花生酱)
```
可以看出,该数据集中,支持度大于等于0.4的频繁项集有:{面包}、{黄油}、{牛奶}、{花生酱}、{饼干}、{面包, 黄油}、{面包, 牛奶}、{面包, 花生酱}。
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