实现apriori算法代码及注释

好的，以下是 Apriori 算法的 Python 代码及注释：

# 导入必要的库
from itertools import combinations

# 定义 Apriori 算法函数
def apriori(transactions, support_threshold):
    """
    :param transactions: 事务列表，每个事务是一个集合
    :param support_threshold: 支持度的阈值
    :return: 频繁项集的列表
    """
    # 候选项集的长度
    candidate_length = 1
    # 获取所有不重复的物品集合
    items = set(item for transaction in transactions for item in transaction)
    # 初始化频繁项集为空
    frequent_itemsets = []
    # 当候选项集不为空时，继续搜索
    while True:
        # 生成候选项集
        candidate_itemsets = set(combinations(items, candidate_length))
        # 计算候选项集的支持度
        candidate_supports = {}
        for transaction in transactions:
            for candidate_itemset in candidate_itemsets:
                if set(candidate_itemset).issubset(transaction):
                    candidate_supports[candidate_itemset] = candidate_supports.get(candidate_itemset, 0) + 1
        # 筛选出支持度大于等于阈值的项集
        frequent_itemsets = [itemset for itemset, support in candidate_supports.items()
                             if support >= support_threshold]
        # 如果没有频繁项集，退出搜索
        if not frequent_itemsets:
            break
        # 候选项集长度加一，继续搜索
        candidate_length += 1
    return frequent_itemsets

注释中已经详细说明了函数的输入和输出，以及算法实现的细节。你可以将事务列表和支持度阈值传递给 `apriori` 函数，它将返回频繁项集的列表。