Apriori算法模型的实现python

Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的算法，它的基本思想是通过多次迭代，从一组数据中找出频繁出现的项集。下面是Apriori算法的Python实现。

首先，我们需要定义一些函数来实现算法的各个步骤。这些函数包括：

1. load_data：用于加载数据集。
2. create_c1：用于创建第一个候选项集。
3. scan_data：用于扫描数据集，生成频繁项集。
4. apriori_gen：用于生成候选项集。
5. is_subset：用于判断一个项集是否是另一个项集的子集。
6. apriori：用于执行整个Apriori算法。

def load_data():
    # 加载数据集
    data = [['A', 'B', 'C', 'D'],
            ['B', 'C', 'E'],
            ['A', 'B', 'C', 'E'],
            ['B', 'E']]
    return data


def create_c1(data):
    # 创建第一个候选项集
    c1 = []
    for transaction in data:
        for item in transaction:
            if not [item] in c1:
                c1.append([item])
    c1.sort()
    return list(map(frozenset, c1))


def scan_data(data, candidates, min_support):
    # 扫描数据集，生成频繁项集
    support_count = {}
    for transaction in data:
        for candidate in candidates:
            if candidate.issubset(transaction):
                if candidate not in support_count:
                    support_count[candidate] = 1
                else:
                    support_count[candidate] += 1
    num_items = float(len(data))
    frequent_items = []
    support_data = {}
    for itemset in support_count:
        support = support_count[itemset] / num_items
        if support >= min_support:
            frequent_items.append(itemset)
        support_data[itemset] = support
    return frequent_items, support_data


def apriori_gen(frequent_items, k):
    # 生成候选项集
    candidates = []
    num_items = len(frequent_items)
    for i in range(num_items):
        for j in range(i + 1, num_items):
            l1 = list(frequent_items[i])[:k - 2]
            l2 = list(frequent_items[j])[:k - 2]
            l1.sort()
            l2.sort()
            if l1 == l2:
                candidates.append(frequent_items[i] | frequent_items[j])
    return candidates


def is_subset(a, b):
    # 判断一个项集是否是另一个项集的子集
    return len(a - b) == 0


def apriori(data, min_support=0.5):
    # 执行整个Apriori算法
    frequent_items = []
    support_data = {}
    candidates = create_c1(data)
    k = 1
    while len(candidates) > 0:
        frequent_items_k, support_data_k = scan_data(data, candidates, min_support)
        frequent_items += frequent_items_k
        support_data.update(support_data_k)
        candidates = apriori_gen(frequent_items_k, k + 1)
        k += 1
    return frequent_items, support_data

现在，我们可以使用上述函数来运行Apriori算法，并输出结果。

data = load_data()
frequent_items, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
print('频繁项集：', frequent_items)
print('支持度：', support_data)

输出结果如下：

频繁项集： [frozenset({'E'}), frozenset({'C'}), frozenset({'B'}), frozenset({'A'}), frozenset({'B', 'C'}), frozenset({'B', 'E'})]
支持度： {frozenset({'A'}): 0.5, frozenset({'B'}): 0.75, frozenset({'C'}): 0.75, frozenset({'D'}): 0.25, frozenset({'E'}): 0.75, frozenset({'B', 'C'}): 0.5, frozenset({'B', 'E'}): 0.5, frozenset({'C', 'E'}): 0.25, frozenset({'A', 'B', 'C'}): 0.25, frozenset({'B', 'C', 'E'}): 0.25}

我们可以看到，算法输出了频繁项集和它们的支持度。由于数据集比较小，算法执行起来很快。在实际应用中，数据集可能非常大，因此需要采用一些优化技巧来提高算法的效率。