通过关联规则分析受过高等教育与性别、工资收入、职业、年龄等之间的潜在关联代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于使用关联规则分析来查找受过高等教育与其他变量之间的潜在关联。这个示例假设您已经有了一个包含有关个人受教育程度、性别、工资收入、职业和年龄的数据集。它使用了 Apriori 算法来查找频繁项集和关联规则。

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

# 读取数据集
df = pd.read_csv('education_data.csv')

# 数据预处理，将分类变量转换为虚拟变量
df_dummies = pd.get_dummies(df)

# 使用 Apriori 算法查找频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_dummies, min_support=0.1, use_colnames=True)

# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 打印关联规则
print(rules)

这个示例将数据集读入 Pandas DataFrame 中，然后使用 `pd.get_dummies()` 方法将分类变量转换为虚拟变量。然后，它使用 `mlxtend.frequent_patterns.apriori()` 方法来查找频繁项集，该方法需要指定最小支持度阈值。接下来，它使用 `mlxtend.frequent_patterns.association_rules()` 方法来根据频繁项集生成关联规则，该方法需要指定度量标准和最小阈值。最后，它打印出所有的关联规则。您可以根据自己的数据集和需求调整这些参数。