对iris数据集进行关联规则挖掘python

关联规则挖掘通常用于交易数据等离散数据的挖掘，而iris数据集是一个连续数据集，不适合进行关联规则挖掘。不过，我们可以将其进行离散化处理后再进行关联规则挖掘。

下面是一个简单的示例代码，使用k-means算法对iris数据集进行离散化，然后使用apriori算法进行关联规则挖掘：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 读取iris数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 使用k-means算法进行离散化
km = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
iris['cluster'] = km.fit_predict(iris[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']])

# 将离散化后的数据集转换为交易数据集
transactions = iris.groupby('cluster').apply(lambda x: x.iloc[:, :-1].stack().reset_index(drop=True)).reset_index()

# 进行关联规则挖掘
frequent_itemsets = apriori(transactions.groupby('level_1').count().reset_index(drop=True), min_support=0.2, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='lift', min_threshold=1)

# 展示关联规则
print(rules)

这个示例代码将iris数据集进行离散化，然后将其转换为交易数据集，使用apriori算法挖掘频繁项集和关联规则。你可以根据自己的需求进行调整和优化。