利用efficient-apriori中的方法实现Apriori算法

首先，需要安装efficient-apriori包。可以使用以下命令进行安装：

pip install efficient-apriori

接下来，可以使用以下代码实现Apriori算法：

from efficient_apriori import apriori

# 定义数据集
transactions = [('牛奶', '面包', '尿布'),
                ('可乐', '面包', '尿布', '啤酒'),
                ('牛奶', '尿布', '啤酒', '鸡蛋'),
                ('面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'),
                ('面包', '牛奶', '尿布', '可乐')]

# 设置支持度和置信度
support = 0.5
confidence = 0.7

# 运行Apriori算法
itemsets, rules = apriori(transactions, min_support=support, min_confidence=confidence)

# 打印结果
print(itemsets)
print(rules)

其中，`transactions`是我们定义的数据集，`support`是支持度的阈值，`confidence`是置信度的阈值。`itemsets`是Apriori算法产生的频繁项集，`rules`是由频繁项集产生的关联规则。

注意，这里使用的是`efficient_apriori`包中的`apriori`方法，这与标准的Apriori算法有所不同。`efficient_apriori`包中的`apriori`方法使用了一些优化技巧，可以大大提高算法的效率。