apriori算法案例代码实现

以下是Python中Apriori算法的案例代码实现：

def load_dataset():
    """
    加载数据集
    :return: 数据集
    """
    return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]


def create_c1(dataset):
    """
    创建初始项集的列表，C1，该列表中每个元素都是大小为1的项集
    :param dataset: 数据集
    :return: C1项集列表
    """
    c1 = []
    for transaction in dataset:
        for item in transaction:
            if not [item] in c1:
                c1.append([item])
    c1.sort()
    return list(map(frozenset, c1))


def scan_dataset(dataset, candidate_set, min_support):
    """
    从C1生成L1，Ck生成Lk的过程称为扫描数据集，该函数用于从候选项集列表中筛选出符合最小支持度要求的项集，并返回符合要求的项集列表及其支持度
    :param dataset: 数据集
    :param candidate_set: 候选项集列表
    :param min_support: 最小支持度
    :return: 符合要求的项集列表及其支持度
    """
    candidate_count = {}
    for transaction in dataset:
        for candidate in candidate_set:
            if candidate.issubset(transaction):
                if candidate not in candidate_count:
                    candidate_count[candidate] = 1
                else:
                    candidate_count[candidate] += 1
    total = len(dataset)
    support_data = {}
    for candidate in candidate_count:
        support = candidate_count[candidate] / total
        if support >= min_support:
            support_data[candidate] = support
    return support_data


def apriori_gen(frequent_set, k):
    """
    由Lk生成Ck+1的过程称为连接，该函数用于将Lk中的项集两两连接，生成候选项集列表Ck+1
    :param frequent_set: 频繁项集列表
    :param k: 项集元素个数
    :return: 候选项集列表
    """
    candidate_set = []
    len_frequent_set = len(frequent_set)
    for i in range(len_frequent_set):
        for j in range(i + 1, len_frequent_set):
            l1 = list(frequent_set[i])[:k - 2]
            l2 = list(frequent_set[j])[:k - 2]
            l1.sort()
            l2.sort()
            if l1 == l2:
                candidate_set.append(frequent_set[i] | frequent_set[j])
    return candidate_set


def apriori(dataset, min_support=0.5):
    """
    Apriori算法主函数，用于从数据集中挖掘频繁项集及其支持度，并返回频繁项集列表及其支持度
    :param dataset: 数据集
    :param min_support: 最小支持度
    :return: 频繁项集列表及其支持度
    """
    c1 = create_c1(dataset)
    frequent_set_list = [c1]
    k = 2
    total = len(dataset)
    support_data = {}
    while len(frequent_set_list[k - 2]) > 0:
        candidate_set = apriori_gen(frequent_set_list[k - 2], k)
        frequent_set = scan_dataset(dataset, candidate_set, min_support)
        support_data.update(frequent_set)
        frequent_set_list.append(frequent_set.keys())
        k += 1
    return frequent_set_list, support_data

以上代码实现了Apriori算法的主要函数，包括加载数据集、创建初始项集列表、扫描数据集、连接Lk中的项集生成Ck+1、Apriori算法主函数等。需要注意的是，以上代码仅作为Apriori算法的示例代码，实际应用需要根据具体情况进行调整和优化。