用python代码完成Apriori算法对products数据集的关联规则挖掘

好的，以下是使用Python实现Apriori算法对products数据集进行关联规则挖掘的代码：

首先，我们需要导入所需的库：

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

然后读入数据集：

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

接下来，我们需要将数据集转换为适合进行Apriori算法的形式。我们可以使用mlxtend库的transactionencoder类进行转换：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

然后，我们可以使用apriori函数来获取频繁项集：

frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.01, use_colnames=True)

在这里，我们设置了min_support参数为0.01，表示只考虑在至少1%的交易中出现的项集。use_colnames参数设置为True，表示使用列名代替项集本身。

最后，我们可以使用association_rules函数来获取关联规则：

rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

在这里，我们设置了metric参数为"lift"，表示使用提升度作为度量关联规则的质量。min_threshold参数设置为1，表示只选择提升度大于1的规则。

完整代码如下：

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

# read in data
data = pd.read_csv('products.csv', header=None)

# convert to suitable form for Apriori algorithm
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# get frequent itemsets
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.01, use_colnames=True)

# get association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

print(rules)