对上述的频繁项集和关联规则进行可视化

频繁项集和关联规则的可视化可以使用各种图表工具，如散点图、柱状图、饼图等。以下是使用 Python 中的 Matplotlib 库进行可视化的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制频繁项集的柱状图
frequent_items = [('A', 'B'), ('C', 'D'), ('E',)]
support = [0.5, 0.3, 0.2]
plt.bar(range(len(frequent_items)), support)
plt.xticks(range(len(frequent_items)), frequent_items)
plt.xlabel('Frequent Items')
plt.ylabel('Support')
plt.title('Frequent Itemsets')
plt.show()

# 绘制关联规则的散点图
association_rules = [('A', 'B', 0.8), ('C', 'D', 0.6), ('A', 'C', 0.4)]
confidence = [x[2] for x in association_rules]
plt.scatter(range(len(association_rules)), confidence)
plt.xticks(range(len(association_rules)), association_rules)
plt.xlabel('Association Rules')
plt.ylabel('Confidence')
plt.title('Association Rules')
plt.show()

上述代码中，第一个图表是频繁项集的柱状图，横轴表示频繁项集，纵轴表示支持度。第二个图表是关联规则的散点图，横轴表示关联规则，纵轴表示置信度。通过这些图表，可以更加直观地了解频繁项集和关联规则的分布情况。