while len(subdataSet) < lenSubdata: index = randrange(len(dataSet) - 1) subdataSet.append(dataSet[index])

时间: 2023-09-18 08:06:05 浏览: 37
### 回答1: 这是一段代码,它的作用是从一个数据集中随机选取一些数据,直到选取的数据数量达到指定的数量(lenSubdata)为止。其中,randrange()函数用于生成一个指定范围内的随机整数,len()函数用于获取一个列表的长度。 ### 回答2: 这段代码是一个循环,实现了从一个数据集中随机选择一定数量的样本,并将其添加到subdataSet列表中。循环的条件是subdataSet列表的长度小于lenSubdata变量指定的长度。 在每次循环中,代码使用randrange函数从dataSet列表中选择一个随机索引值,并将对应的元素添加到subdataSet列表中。randrange函数的参数是dataSet列表的长度减1,这是为了确保生成的随机索引值不会超出dataSet列表的边界。 通过循环的执行,直到subdataSet列表的长度达到lenSubdata变量指定的长度时,循环结束。 总结起来,这段代码实现了从一个较大的数据集中随机选择一定数量的样本,用于构建一个子数据集。 ### 回答3: 这段代码的功能是从一个数据集中随机选择元素,并将选中的元素添加到一个子数据集中,直到子数据集的长度达到指定的长度lenSubdata。 具体解释如下: 1. `len(subdataSet)`表示子数据集subdataSet的长度。`lenSubdata`表示需要子数据集达到的长度。 2. `while len(subdataSet) < lenSubdata:`表示当子数据集的长度还没有达到预期长度时,执行下面的代码块。 3. `index = randrange(len(dataSet) - 1)`表示通过`randrange()`函数生成一个介于0到`len(dataSet) - 1`之间的随机整数,并将该随机整数赋值给`index`变量。这样就能够随机选择数据集中的一个元素。 4. `subdataSet.append(dataSet[index])`表示将选中的元素添加到子数据集`subdataSet`中。`append()`函数用于在列表末尾添加元素。 5. 上述代码块会不断执行,直到子数据集的长度达到了预期的长度`lenSubdata`为止。 总之,这段代码的作用是从一个数据集中随机选择元素,并将选中的元素添加到一个子数据集中,直到子数据集的长度达到指定的长度为止。

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@ai 在以下代码基础上,给出代码计算数据的置信度和提升度并输出:import csv nihao=open(r"D:\qq\Groceries.csv","r") reader=csv.reader(nihao) nihao=list(reader) for x in range(1,9836): del nihao[x][0] del nihao[0] nihao_str = str(nihao).replace('{', '').replace('}', '')# 将花括号替换为空字符串 zaijian = eval(nihao_str)# 将字符串转换回列表 def load_dataset(): # 这里只是一个示例数据集,请根据实际情况修改 dataset = zaijian return dataset def create_C1(dataset): C1 = [] for transaction in dataset: for item in transaction: if not [item] in C1: C1.append([item]) C1.sort() return list(map(frozenset, C1)) def scan_D(D, Ck, min_support): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid): if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 num_items = float(len(D)) retList = [] support_data = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / num_items if support >= min_support: retList.insert(0, key) support_data[key] = support return retList, support_data def apriori_gen(Lk, k): retList = [] len_Lk = len(Lk) for i in range(len_Lk): for j in range(i+1, len_Lk): L1 = list(Lk[i])[:k-2] L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList def apriori(dataset, min_support=0.01): C1 = create_C1(dataset) D = list(map(set, dataset)) L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support) L = [L1] k = 2 while len(L[k-2]) > 0: Ck = apriori_gen(L[k-2], k) Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support) support_data.update(support_k) L.append(Lk) k += 1 return L, support_data

def aprioriGen(Lk, k): retList = [] lenLk = len(Lk) for i in range(lenLk): for j in range(i + 1, lenLk): # 两两组合遍历 L1 = list(Lk[i])[:k - 2] L2 = list(Lk[j])[:k - 2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: # 前k-1项相等,则可相乘,这样可防止重复项出现 # 进行剪枝(a1为k项集中的一个元素,b为它的所有k-1项子集) a = Lk[i] | Lk[j] # a为frozenset()集合 a1 = list(a) b = [] # 遍历取出每一个元素,转换为set,依次从a1中剔除该元素,并加入到b中 for q in range(len(a1)): t = [a1[q]] tt = frozenset(set(a1) - set(t)) b.append(tt) t = 0 for w in b: # 当b(即所有k-1项子集)都是Lk(频繁的)的子集,则保留,否则删除。 if w in Lk: t += 1 if t == len(b): retList.append(b[0] | b[1]) return retList def apriori(dataSet, minSupport=0.2): # 前3条语句是对计算查找单个元素中的频繁项集 C1 = createC1(dataSet) D = list(map(set, dataSet)) # 使用list()转换为列表 L1, supportData = calSupport(D, C1, minSupport) L = [L1] # 加列表框,使得1项集为一个单独元素 k = 2 while (len(L[k - 2]) > 0): # 是否还有候选集 Ck = aprioriGen(L[k - 2], k) Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport) # scan DB to get Lk supportData.update(supK) # 把supk的键值对添加到supportData里 L.append(Lk) # L最后一个值为空集 k += 1 del L[-1] # 删除最后一个空集 return L, supportData # L为频繁项集,为一个列表,1,2,3项集分别为一个元素 # 生成集合的所有子集标注解释

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