pyfpgrowth 实例

好的，下面给你一个使用pyfpgrowth库进行频繁项集挖掘的简单实例。

假设我们有一个存储交易记录的数据集，每一行代表一次交易，其中的数字代表交易的物品。我们想要找出其中的频繁项集，以及它们出现的次数。

首先，我们需要安装pyfpgrowth库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyfpgrowth

接下来，我们可以使用下面的代码进行频繁项集挖掘：

import pyfpgrowth

# 加载数据集
transactions = [['eggs', 'bacon', 'soup'],
                ['eggs', 'bacon', 'apple'],
                ['soup', 'bacon', 'banana']]

# 运行FP-growth算法
patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(transactions, 2)

# 根据频繁项集生成关联规则
rules = pyfpgrowth.generate_association_rules(patterns, 0.7)

# 输出结果
print(patterns)
print(rules)

在上面的代码中，我们首先定义了一个交易记录数据集`transactions`，然后使用`pyfpgrowth`库中的`find_frequent_patterns`函数进行频繁项集挖掘，其中第二个参数2代表最小出现次数为2。

接着，我们使用`pyfpgrowth`库中的`generate_association_rules`函数根据频繁项集生成关联规则，其中第二个参数0.7代表置信度阈值为0.7。

最后，我们输出频繁项集和关联规则的结果。

希望这个简单的实例能够帮助你更好地理解pyfpgrowth库的使用。