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. (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 in transactions: for item in transaction: candidates. (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[ ] += 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) >= ] freq_itemsets. (freq_candidates) # 生成下一级候选项集 k += 1 candidates = (freq_candidates, k) return freq_itemsets # 示例数据集 transactions = [ {'A', 'B', 'C'}, {'A', 'B'}, {'B', 'C'}, {'A', 'B', 'D'}, {'B', 'D'} ] # 调用 Apriori 算法函数 frequent_itemsets = # 输出频繁项集 for itemset in frequent_itemsets: print(itemset)
时间: 2024-02-15 18:27:40 浏览: 86
这段代码实现了 Apriori 算法,用于挖掘频繁项集。Apriori 算法是一种常用的数据挖掘算法,用于发现数据集中频繁出现的项集。该算法通过迭代的方式不断生成候选项集,并统计每个候选项集在数据集中出现的次数,最终得到频繁项集。
在这段代码中,generate_candidates 函数用于生成长度为 k 的候选项集,apriori 函数则是主函数,用于实现 Apriori 算法的迭代过程。具体来说,算法先通过遍历所有数据集,生成所有单个项的候选项集,然后依次生成所有长度为 k 的候选项集,并通过计算支持度,得到所有频繁项集。最后,算法输出所有频繁项集。
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# 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。
# 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. (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 in transactions: for item in transaction: candidates. (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[ ] += 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) >= ] freq_itemsets. (freq_candidates) # 生成下一级候选项集 k += 1 candidates = (freq_candidates, k) return freq_itemsets # 示例数据集 transactions = [ {'A', 'B', 'C'}, {'A', 'B'}, {'B', 'C'}, {'A', 'B', 'D'}, {'B', 'D'} ] # 调用 Apriori 算法函数 frequent_itemsets = # 输出频繁项集 for itemset in frequent_itemsets: print(itemset)
这段代码实现了 Apriori 算法,在给定数据集和支持度阈值的情况下,生成所有满足支持度要求的频繁项集。具体来说,算法分为两个主要步骤:
1. 生成所有候选项集。从项集长度为 1 开始,每次根据上一级频繁项集生成下一级候选项集。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。候选项集的生成使用了 Python 中的 set 类型。
2. 根据支持度阈值过滤掉不满足要求的候选项集,得到所有满足支持度要求的频繁项集。具体来说,对于每个候选项集,统计其在数据集中出现的次数,计算其支持度。如果支持度满足要求,则将其加入频繁项集。
这段代码中还定义了两个函数:generate_candidates 和 apriori。generate_candidates 用于生成第 k 级候选项集;apriori 是算法的主函数,接受数据集和支持度阈值作为输入,返回所有满足支持度要求的频繁项集。
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