调用mlxtend库中的apriori算法，获取最小支持度阈值为0.02的频繁项集

好的，这里给出使用 mlxtend 库中的 apriori 算法获取最小支持度阈值为 0.02 的频繁项集的代码：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 构造数据集
dataset = [['A', 'B', 'C'], ['B', 'C', 'D'], ['A', 'C', 'D', 'E'], ['A', 'D', 'E']]

# 使用 apriori 算法获取频繁项集
frequent_itemsets = apriori(dataset, min_support=0.02, use_colnames=True)

# 打印频繁项集
print(frequent_itemsets)

解释一下代码：

1. 首先，我们使用 mlxtend 库中的 apriori 函数，将数据集作为输入参数，指定最小支持度阈值为 0.02，use_colnames 参数设置为 True，表示将原始数据集中的元素作为频繁项集的标签。

2. 然后，我们将得到的频繁项集打印出来，即可看到所有满足条件的频繁项集。

注意，这里的数据集是一个嵌套列表，每个子列表代表一个交易记录，列表中的元素表示该交易记录中出现的商品。在实际应用中，我们可以根据需要将数据集转换成这种格式。