python实现apriori算法

好的，对于您的问题，可以使用 Python 来实现 Apriori 算法。以下是示例代码：

def load_data_set():
    """
    加载数据集
    :return: 数据集
    """
    return [['bread', 'milk', 'vegetable', 'fruit', 'eggs'],
            ['noodle', 'beef', 'vegetable', 'fruit', 'eggs'],
            ['bread', 'noodle', 'vegetable', 'beef'],
            ['noodle', 'milk', 'fruit', 'eggs'],
            ['bread', 'milk', 'fruit', 'eggs']
            ]


def create_c1(data_set):
    """
    构建第一个候选项集列表C1
    :param data_set: 数据集
    :return: 第一个候选项集列表C1
    """
    c1 = []
    for transaction in data_set:
        for item in transaction:
            if not [item] in c1:
                c1.append([item])

    c1.sort()
    return list(map(frozenset, c1))


def is_apriori(c_k, l_ksub1):
    """
    判断候选项集是否满足Apriori原则
    :param c_k: 候选项集
    :param l_ksub1: 频繁项集
    :return: 是否满足Apriori原则
    """
    for item in c_k:
        sub_c_k = c_k - frozenset([item])
        if sub_c_k not in l_ksub1:
            return False
    
    return True


def gen_lk_by_ck(data_set, ck, min_support):
    """
    由候选项集生成频繁项集
    :param data_set: 数据集
    :param ck: 候选项集列表
    :param min_support: 最小支持度
    :return: 频繁项集列表
    """
    item_count = {}
    for transaction in data_set:
        for item in ck:
            if item.issubset(transaction):
                if item not in item_count:
                    item_count[item] = 1
                else:
                    item_count[item] += 1
                    
    n_items = float(len(data_set))
    ret_list = []
    support_data = {}
    for item in item_count:
        support = item_count[item] / n_items
        if support >= min_support:
            ret_list.insert(0, item)
            support_data[item] = support
            
    return ret_list, support_data


def apriori(data_set, min_support=0.5):
    """
    Apriori算法
    :param data_set: 数据集
    :param min_support: 最小支持度
    :return: 频繁项集列表
    """
    c1 = create_c1(data_set)
    d = list(map(set, data_set))
    l1, support_data = gen_lk_by_ck(d, c1, min_support)
    l_ksub1 = l1.copy()
    lk = []
    k = 2
    while len(l_ksub1) > 0:
        ck = apriori_gen(l_ksub1, k)
        l_k, sup_k = gen_lk_by_ck(d, ck, min_support)
        support_data.update(sup_k)
        l_ksub1 = l_k.copy()
        lk.append(l_ksub1)
        k += 1
    
    return lk, support_data


def apriori_gen(l_ksub1, k):
    """
    由频繁项集生成候选项集
    :param l_ksub1: 频繁项集列表
    :param k: 候选项集元素个数
    :return: 候选项集列表
    """
    ret_list = []
    len_l_ksub1 = len(l_ksub1)
    for i in range(len_l_ksub1):
        for j in range(i+1, len_l_ksub1):
            l1 = list(l_ksub1[i])[:k-2]
            l2 = list(l_ksub1[j])[:k-2]
            l1.sort()
            l2.sort()
            if l1 == l2:
                ret_list.append(l_ksub1[i] | l_ksub1[j])
                
    return ret_list


data_set = load_data_set()
lk, support_data = apriori(data_set, min_support=0.4)
print("频繁项集：", lk)
print("支持度：", support_data)

这里使用了一个简单的五个交易的数据集。函数 apriori() 使用了其他函数来实现 Apriori 算法。函数 load_data_set() 加载数据集，create_c1() 构建第一个候选项集列表 C1，is_apriori() 判断候选项集是否满足 Apriori 原则，gen_lk_by_ck() 将候选项集生成频繁项集，apriori_gen() 由频繁项集生成候选项集。最终通过函数 apriori() 得到频繁项集列表和支持度。

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