python实现apriori算法

时间: 2023-11-21 20:04:09 浏览: 20
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: ```python 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。 如果您有其他问题,请继续提问。

相关推荐

最新推荐

python使用Apriori算法进行关联性解析

从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或关联规则学习。过程分为两步:1.提取频繁项集。...Apriori原理:如果某个项集是频繁的,那么它的所有子集也是频繁的。反过来,如果一个项集是非频繁项

历年电赛真题汇总(1994年至今).zip

历年全国大学生电子设计大赛题目 第一届(1994年) 第一届(1994年)全国大学生电子设计竞赛A.简易数控直流电源B.多路数据采集系统第:二届(1995年) 第二届(1995年)全国大学生电子设计竞赛A.实用低频功率放大器B.实用信号源的设计和制作C.简易无线电遥控系统 D.简易电阻、电容和电感测试仪第三届(1997年) 第三届(1997年)全国大学生电子设计竞赛A.直流稳定电源B.简易数字频率计C.水温控制系统D.调幅广播收音机第四届 (1999年) 第四届(1999年)全国大学生电子设计竞赛A.测量放大器 B.数字式工频有效值多用表C.频率特性测试仪D.短波调频接收机 E.数字化语音存储与回放系统第五届(2001年) 第五届(2001年)全国大学生电子设计竞赛A.波形发生器 B.简易数字存储示波器C.自动往返电动小汽车D.高效率音频功率放大器E.数据采集与传输系统F.调频收音机第六届(2003 年)

tensorflow_gpu-1.12.2-cp34-cp34m-manylinux1_x86_64.whl

TensorFlow是一个开放源代码的软件库,用于进行高性能数值计算。通过其灵活的架构,它允许用户轻松地部署计算工作在各种平台(CPUs、GPUs、TPUs)上,无论是在桌面、服务器还是移动设备上。TensorFlow最初由Google Brain团队(属于Google的人工智能部门)开发,并在2015年被发布到Apache 2.0开源许可证下。 TensorFlow的主要特点包括它的高度灵活性、可扩展性和可移植性。它支持从小到大的各种计算,从手机应用到复杂的机器学习系统。TensorFlow提供了一个全面的、灵活的生态系统的库、工具和社区资源,使研究人员能够推动人工智能领域的最前沿,并使开发人员能够轻松构建和部署由机器学习驱动的应用。 TensorFlow的核心是使用数据流图来表示计算。在数据流图中,节点表示在数据上执行的操作,而图中的边表示在操作之间流动的数据。这种表示法允许TensorFlow有效地执行并行计算,并且可以在不同的硬件平台上高效运行。此外,TensorFlow支持自动微分,这对于实现复杂的机器学习算法(如深度学习网络)至关重要。

人工智能-项目实践-数据预处理-一键预览 OpenCV 60 种图像效果,图像预处理 pipeline 工具

进入目录 $ cd opencv_tools 创建 python 虚拟环境 $ python3 -m venv venv 激活虚拟环境 $ source venv/bin/activate 升级pip $ python -m pip install --upgrade pip 安装软件包 $ pip install -r requirements.txt 在 main.py 文件中,设置要处理的图片路径 file_path,例如 file_path = './images/000000050145.jpg' 运行程序 python main.py 程序将在 output 目录下输出60张图片

IEC 62326-1-2002.pdf

IEC 62326-1-2002.pdf

GIS设备运行管理重点及运行注意事项PPT课件.pptx

GIS设备运行管理重点及运行注意事项PPT课件.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

电子商务中的多渠道销售管理技术

# 1. 多渠道销售管理技术的概述 1.1 电子商务中的多渠道销售概念及特点 在当今数字化时代,多渠道销售已成为企业成功的关键。多渠道销售是指企业通过多种不同的销售渠道(如线下实体店铺、线上电子商务平台、移动应用等)向消费者提供产品或服务的销售模式。这种模式的特点包括覆盖面广、销售渠道多样化、服务体验多样化等。 1.2 多渠道销售管理技术的重要性 多渠道销售管理技术的引入可以有效帮助企业实现跨渠道销售数据的整合与分析,提高销售效率,优化用户体验,增强市场竞争力。通过技术手段的支持,企业可以更好地监控和管理不同销售渠道的表现,及时作出调整和改进。 1.3 多渠道销售管理技术对商业发展的影响

cuda 的库目录环境变量, 在cmake中

在 CMake 中,可以使用 `find_library()` 函数来查找 CUDA 库文件并将其链接到目标中。此函数会自动查找 CUDA 库文件所在的目录,并将该目录添加到目标的链接器路径中。如果需要指定 CUDA 库文件的目录,可以在 `find_library()` 函数中设置 `PATHS` 参数。例如,以下代码段可以在 CMake 中查找 CUDA 库文件并将其链接到目标中: ``` find_library(CUDA_LIBS cudart PATHS /path/to/cuda/lib) target_link_libraries(my_target ${CUDA_LIBS}

知识产权大数据平台建设方案.docx

知识产权大数据平台建设方案.docx