利用sklean中的方法实现apriori

抱歉，sklearn库中并没有直接提供apriori算法的实现。但是，我们可以使用其他库，例如mlxtend库，来实现apriori算法。mlxtend库是一个Python库，提供了多种机器学习工具和数据预处理工具，其中包括了apriori算法的实现。

可以通过以下命令安装mlxtend库：

pip install mlxtend

下面是一个简单的例子，展示如何使用mlxtend库中的apriori算法来发现频繁项集：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 创建示例数据集
dataset = [['Milk', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'],
           ['Dill', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'],
           ['Milk', 'Apple', 'Kidney Beans', 'Eggs'],
           ['Milk', 'Unicorn', 'Corn', 'Kidney Beans', 'Yogurt'],
           ['Corn', 'Onion', 'Onion', 'Kidney Beans', 'Ice cream', 'Eggs']]

# 使用apriori算法发现频繁项集
frequent_itemsets = apriori(dataset, min_support=0.6)

# 输出发现的频繁项集
print(frequent_itemsets)

上面的代码中，我们首先创建了一个示例数据集，然后使用apriori算法来发现频繁项集。`min_support`参数用于指定最小支持度，即在数据集中出现的次数占比超过该值的项集才被认为是频繁项集。运行代码后，会输出发现的频繁项集。