python apriori算法购物篮规则

Apriori算法是一种常用的数据挖掘算法，用于挖掘关联规则。在购物篮数据中，Apriori算法可以用于发现购买商品之间的关联关系，从而帮助商家制定更有效的营销策略。

Apriori算法的基本思想是：如果一个商品集合是频繁出现的，那么其中的子集也是频繁出现的。在购物篮数据中，这意味着如果一个商品组合经常出现在同一个购物篮中，那么其中的子集也很可能出现在同一个购物篮中。

具体实现步骤如下：

1. 扫描一遍购物篮数据，统计每个商品的出现次数。

2. 根据设定的最小支持度阈值，过滤掉出现次数小于阈值的商品，得到频繁1项集。

3. 根据频繁1项集，生成所有可能的二项集，统计它们的出现次数。

4. 根据设定的最小支持度阈值，过滤掉出现次数小于阈值的二项集，得到频繁2项集。

5. 根据频繁2项集，生成所有可能的三项集，统计它们的出现次数。

6. 以此类推，直到得到所有频繁项集。

7. 根据设定的最小置信度阈值，生成所有可能的关联规则，并过滤掉置信度小于阈值的规则。

8. 输出满足条件的关联规则。

例如，假设购物篮数据如下：

| 购物篮编号 | 商品 |
| ---------- | ---- |
| 1 | A,B |
| 2 | A,C |
| 3 | B,C |
| 4 | A,B,C |
| 5 | A,C,D |

如果设定最小支持度阈值为3，最小置信度阈值为0.6，那么按照上述步骤，可以得到以下频繁项集和关联规则：

频繁1项集：{A:4, B:3, C:3, D:1}

频繁2项集：{A,B:2, A,C:3, B,C:2, A,D:1, C,D:1}

频繁3项集：{A,B,C:1, A,C,D:1}

关联规则：{A->B:0.5, B->A:0.67, A->C:0.75, C->A:1.0, B->C:0.67, C->B:0.67, A->D:0.25, C->D:0.33}