python计算支持度

在数据挖掘和机器学习中，支持度是指某个项集出现的频率，通常以百分比的形式表示。在 Python 中，可以使用 Pandas 库和 Numpy 库来计算支持度。

首先，使用 Pandas 读取数据集，并使用 groupby() 和 size() 函数计算每个项集的频数，然后除以总的观测次数。这可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 计算每个项集的频数
freq = data.groupby([0, 1, 2])[3].size().reset_index(name='freq')

# 计算总的观测次数
total = len(data)

# 计算支持度
freq['support'] = freq['freq'] / total

其中，data.csv 是包含观测数据的 CSV 文件，[0, 1, 2] 是项集的列索引，3 是观测次数的列索引。

另外，也可以使用 Apriori 算法来计算频繁项集和支持度。Apriori 算法是一种常用的挖掘频繁项集的算法，可以使用 mlxtend 库来实现。以下是一个使用 mlxtend 库计算频繁项集和支持度的例子：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 将数据集转换为事务列表
transactions = data.groupby([0, 1, 2])[3].apply(list).tolist()

# 使用 TransactionEncoder 将事务列表转换为布尔矩阵
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)

# 将布尔矩阵转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用 Apriori 算法计算频繁项集和支持度
freq = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)

其中，min_support 参数指定了最小支持度阈值，use_colnames 参数指定是否使用项集名称而不是索引。输出的 freq DataFrame 包含频繁项集和对应的支持度。