用超市清单数据集进行Apriori算法模型设计python代码实现

以下是使用Python实现Apriori算法来分析超市清单数据集的代码：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

2. 读取数据

data = pd.read_csv('supermarket.csv', header=None)

3. 对数据进行预处理，将数据转换为适合Apriori算法的格式

# 将数据转换为独热编码格式
data = pd.get_dummies(data)

4. 使用Apriori算法找出频繁项集

# 找出频繁项集，支持度为0.05
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.05, use_colnames=True)

5. 使用关联规则挖掘算法，从频繁项集中挖掘关联规则

# 挖掘关联规则，置信度为0.5
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)

6. 输出关联规则

print(rules)

完整代码如下：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 读取数据
data = pd.read_csv('supermarket.csv', header=None)

# 将数据转换为独热编码格式
data = pd.get_dummies(data)

# 找出频繁项集，支持度为0.05
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.05, use_colnames=True)

# 挖掘关联规则，置信度为0.5
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)

print(rules)