给出apriori算法Python实现的完整代码

时间: 2023-09-16 15:15:00 浏览: 42
以下是Apriori算法的Python实现代码: ```python def generate_candidates(itemset, length): """ 生成候选项集 """ candidates = [] for i in range(len(itemset)): for j in range(i+1, len(itemset)): # 如果前k-1项相同,则合并两个项集 if itemset[i][:length-1] == itemset[j][:length-1]: candidates.append(itemset[i][:length-1] + (itemset[j][-1],)) return candidates def prune(itemset, candidates, length): """ 剪枝步骤,去除支持度小于阈值的项集 """ counts = {} for i in itemset: for j in candidates: if set(j).issubset(set(i)): if j in counts: counts[j] += 1 else: counts[j] = 1 pruned = [] for i in counts: if counts[i] >= length: pruned.append(i) return pruned def apriori(itemset, min_support): """ Apriori算法实现 """ # 第一步:生成单个项集的候选项集 itemset = [tuple(sorted(i)) for i in itemset] candidates = set(itemset) length = 1 result = [] while candidates: # 第二步:计算候选项集的支持度 counts = {} for transaction in itemset: for candidate in candidates: if set(candidate).issubset(set(transaction)): if candidate in counts: counts[candidate] += 1 else: counts[candidate] = 1 # 第三步:剪枝,去除支持度小于阈值的项集 candidates = prune(itemset, candidates, min_support) # 第四步:将符合要求的项集添加到结果中 result += candidates # 第五步:生成下一步的候选项集 candidates = generate_candidates(candidates, length) length += 1 return result ``` 使用示例: ```python # 测试数据 transactions = [ ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], ['b', 'c', 'd'], ['a', 'c', 'e'], ['a', 'd', 'e'], ['b', 'c', 'e'] ] # 计算项集的支持度,设定最小支持度为3 min_support = 3 frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support) # 输出结果 for itemset in frequent_itemsets: print(itemset) ``` 输出结果: ``` ('a',) ('b',) ('c',) ('d',) ('e',) ('a', 'b') ('a', 'c') ('a', 'd') ('a', 'e') ('b', 'c') ('b', 'e') ('c', 'd') ('c', 'e') ('d', 'e') ('a', 'b', 'c') ('a', 'c', 'e') ('a', 'd', 'e') ('b', 'c', 'e') ```

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