apriori算法python代码拉勾网

以下是 Apriori 算法的 Python 代码实现，使用的是 Pandas 库。

import pandas as pd

def find_frequent_itemsets(dataset, support):
    """
    使用 Apriori 算法查找频繁项集
    :param dataset: 数据集
    :param support: 支持度
    :return: 频繁项集
    """
    # 获取数据集中所有不重复的项
    unique_items = set(item for transaction in dataset for item in transaction)

    # 根据支持度计算最小支持度计数
    min_support_count = len(dataset) * support

    # 初始化频繁项集
    frequent_itemsets = {}

    # 遍历数据集
    for i, transaction in enumerate(dataset):
        # 更新进度
        print('Processing transaction', i)

        # 遍历每个项
        for item in transaction:
            # 如果项没有出现在频繁项集中，则将其添加到频繁项集中
            if item not in frequent_itemsets:
                frequent_itemsets[item] = 0

            # 增加项的支持度计数
            frequent_itemsets[item] += 1

    # 从频繁项集中移除支持度小于最小支持度计数的项
    frequent_itemsets = {item: support_count for item, support_count in frequent_itemsets.items() if support_count >= min_support_count}

    # 遍历数据集，查找频繁项集
    for i, transaction in enumerate(dataset):
        # 更新进度
        print('Processing transaction', i)

        # 遍历频繁项集
        for item in frequent_itemsets:
            # 如果频繁项集中的项在当前交易中出现，则增加其计数
            if set(item).issubset(set(transaction)):
                frequent_itemsets[item] += 1

    # 从频繁项集中移除支持度小于最小支持度计数的项
    frequent_itemsets = {item: support_count for item, support_count in frequent_itemsets.items() if support_count >= min_support_count}

    return frequent_itemsets


# 测试代码
dataset = [['A', 'B', 'C'], ['B', 'C', 'D'], ['C', 'D', 'E'], ['D', 'E', 'F']]
support = 0.5
frequent_itemsets = find_frequent_itemsets(dataset, support)
print(frequent_itemsets)

这段代码实现了 Apriori 算法的主要逻辑，可以根据自己的数据集进行调整和修改。