apriori算法python实现 csv文件

以下是apriori算法的Python实现，使用CSV文件作为输入数据：

import csv

def load_data(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r') as csvfile:
        csvreader = csv.reader(csvfile)
        for row in csvreader:
            data.append(row)
    return data

def create_candidate_itemsets(data, k):
    itemsets = set()
    for transaction in data:
        for i in range(len(transaction)):
            itemset = frozenset([transaction[i]])
            if itemset not in itemsets:
                itemsets.add(itemset)
                
            for j in range(i+1, len(transaction)):
                itemset = frozenset([transaction[i], transaction[j]])
                if itemset not in itemsets:
                    itemsets.add(itemset)
                    
    return itemsets

def support_count(itemset, data):
    count = 0
    for transaction in data:
        if itemset.issubset(transaction):
            count += 1
    return count

def filter_candidate_itemsets(itemsets, data, min_support):
    filtered_itemsets = set()
    for itemset in itemsets:
        support = support_count(itemset, data)
        if support >= min_support:
            filtered_itemsets.add(itemset)
            
    return filtered_itemsets

def apriori(data, min_support):
    itemsets = []
    k = 1
    candidate_itemsets = create_candidate_itemsets(data, k)
    while candidate_itemsets:
        filtered_itemsets = filter_candidate_itemsets(candidate_itemsets, data, min_support)
        itemsets.append(filtered_itemsets)
        k += 1
        candidate_itemsets = create_candidate_itemsets(filtered_itemsets, k)
        
    return itemsets

if __name__ == '__main__':
    data = load_data('data.csv')
    min_support = 2
    itemsets = apriori(data, min_support)
    print('Frequent itemsets:')
    for i in range(len(itemsets)):
        print('k =', i+1)
        for itemset in itemsets[i]:
            print(itemset)

在这个示例中，我们假设有一个名为“data.csv”的CSV文件，它包含一些交易，每个交易由多个项目组成，每个项目用逗号分隔。我们使用`load_data`函数加载数据，并将它们存储在一个二维列表中。然后，我们使用`apriori`函数来计算频繁项集。该函数使用一个叫做`min_support`的参数来指定最小支持度。我们还定义了几个辅助函数，例如`create_candidate_itemsets`来生成候选项集，`support_count`计算项集的支持度计数，`filter_candidate_itemsets`过滤掉不满足最小支持度要求的候选项集。最后，我们输出频繁项集。