# 定义一个函数，用于生成第 k 级候选项集 def generate_candidates(prev_candidates, k): candidates = set() # 对于每一对不同的前缀，将其连接起来生成一个长度为 k 的候选项集 for i in prev_candidates: for j in prev_candidates: if len(i.union(j)) == k: candidates.append(i.union(j)) return candidates # 定义 Apriori 算法主函数 def apriori(transactions, support_threshold): # 初始化候选项集 candidates = set() for transaction in transactions: for item in transaction: candidates.append(frozenset([item])) # 遍历项集长度从 1 到 N，生成所有频繁项集 freq_itemsets = [] k = 1 while candidates: # 统计候选项集在数据集中出现的次数 counts = {c: 0 for c in candidates} for transaction in transactions: for candidate in candidates: if candidate.issubset(transaction): counts[candidate] += 1 # 过滤掉不满足支持度阈值要求的候选项集 freq_candidates=[c for c in candidates if counts[c] / len(transactions) >= support_threshold ] freq_itemsets.append(freq_candidates) # 生成下一级候选项集 k += 1 candidates = generate_candidates(freq_candidates, k) return freq_itemsets

这段代码实现了 Apriori 算法，用于从一个事务数据集中找到频繁项集。其中 generate_candidates 函数用于生成第 k 级候选项集，apriori 函数是算法的主函数，用于遍历项集长度从 1 到 N，生成所有频繁项集。在遍历过程中，会统计候选项集在数据集中出现的次数，过滤掉不满足支持度阈值要求的候选项集，并生成下一级候选项集。最终返回的是所有频繁项集的列表。