如何用python实现关联规则
时间: 2024-05-08 17:19:36 浏览: 16
可以使用Python中的关联规则挖掘库,例如apyori、Orange、mlxtend等,它们提供了对关联规则的处理和分析能力。其中,apyori是一个轻巧的库,易于快速使用,可以高效地挖掘频繁项集和关联规则。可以通过以下代码调用apyori库:
```
from apyori import apriori
transactions = [...] # 输入事务数据
results = list(apriori(transactions, min_support=0.5, min_confidence=0.5)) # 设置最小支持度和最小置信度阈值
```
其中,`min_support`参数指定最小支持度阈值,即频繁项集出现的最小比例;`min_confidence`参数指定最小置信度阈值,即关联规则成立的最小置信水平。函数返回一个包含频繁项集和关联规则的结果列表。
除了apyori外,也可以使用其他库实现关联规则挖掘,具体选择取决于需求和数据规模。
相关问题
用python实现关联规则算法
关联规则算法是一种常用的数据挖掘算法,用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。下面是用 Python 实现 Apriori 算法的代码:
```python
def load_data():
# 加载数据集
data = [['bread', 'milk', 'vegetable', 'fruit', 'eggs'],
['noodle', 'beef', 'vegetable', 'fruit', 'eggs'],
['bread', 'noodle', 'beef', 'vegetable'],
['bread', 'milk', 'beef', 'vegetable', 'eggs'],
['milk', 'fruit', 'eggs'],
['noodle', 'milk', 'vegetable', 'beef'],
['noodle', 'milk', 'vegetable', 'fruit'],
['bread', 'milk', 'vegetable', 'eggs'],
['noodle', 'bread', 'milk', 'vegetable', 'fruit', 'eggs'],
['bread', 'milk', 'fruit', 'eggs']]
return data
def create_C1(data):
# 创建初始候选项集 C1
C1 = []
for transaction in data:
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):
# 计算候选项集 Ck 在数据集 D 中的支持度
ss_cnt = {}
for tid in D:
for can in Ck:
if can.issubset(tid):
if not can in ss_cnt:
ss_cnt[can] = 1
else:
ss_cnt[can] += 1
num_items = float(len(D))
ret_list = []
support_data = {}
for key in ss_cnt:
support = ss_cnt[key] / num_items
if support >= min_support:
ret_list.insert(0, key)
support_data[key] = support
return ret_list, support_data
def apriori_gen(Lk, k):
# 根据频繁项集 Lk 创建候选项集 Ck+1
ret_list = []
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:
ret_list.append(Lk[i] | Lk[j])
return ret_list
def apriori(data, min_support=0.5):
# 执行 Apriori 算法
C1 = create_C1(data)
D = list(map(set, data))
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, sup_k = scan_D(D, Ck, min_support)
support_data.update(sup_k)
L.append(Lk)
k += 1
return L, support_data
def generate_rules(L, support_data, min_confidence=0.7):
# 生成关联规则
big_rule_list = []
for i in range(1, len(L)):
for freq_set in L[i]:
H1 = [frozenset([item]) for item in freq_set]
if i > 1:
rules_from_conseq(freq_set, H1, support_data, big_rule_list, min_confidence)
else:
calc_confidence(freq_set, H1, support_data, big_rule_list, min_confidence)
return big_rule_list
def calc_confidence(freq_set, H, support_data, brl, min_confidence=0.7):
# 计算规则的置信度
pruned_H = []
for conseq in H:
conf = support_data[freq_set] / support_data[freq_set-conseq]
if conf >= min_confidence:
print(freq_set-conseq, '-->', conseq, 'conf:', conf)
brl.append((freq_set-conseq, conseq, conf))
pruned_H.append(conseq)
return pruned_H
def rules_from_conseq(freq_set, H, support_data, brl, min_confidence=0.7):
# 从 H 中生成更多的关联规则
m = len(H[0])
if len(freq_set) > (m + 1):
Hmp1 = apriori_gen(H, m+1)
Hmp1 = calc_confidence(freq_set, Hmp1, support_data, brl, min_confidence)
if len(Hmp1) > 1:
rules_from_conseq(freq_set, Hmp1, support_data, brl, min_confidence)
data = load_data()
L, support_data = apriori(data, min_support=0.2)
rules = generate_rules(L, support_data, min_confidence=0.7)
```
这段代码实现了 Apriori 算法的核心部分,其中 `load_data` 函数用于加载数据集,`create_C1` 函数用于创建初始候选项集,`scan_D` 函数用于计算候选项集在数据集中的支持度,`apriori_gen` 函数用于根据频繁项集创建候选项集,`apriori` 函数用于执行 Apriori 算法,`generate_rules` 函数用于生成关联规则,`calc_confidence` 函数用于计算规则的置信度,`rules_from_conseq` 函数用于从 H 中生成更多的关联规则。你可以根据自己的需要调整参数和数据集来运行这段代码。
用Python实现关联规则算法挖掘
关联规则算法是一种数据挖掘技术,用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。Python中实现关联规则算法可以使用Apriori算法。
以下是实现关联规则算法的步骤:
1. 导入必要的库
```
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
```
2. 准备数据
数据应该是一个二维的表格,每一行表示一次交易,每一列表示一种商品或者特征。在这个表格中,每个单元格的值表示该交易中是否包含了该商品或者特征。例如:
```
data = [['Milk', 'Bread', 'Eggs'],
['Milk', 'Bread'],
['Milk', 'Diapers', 'Beer', 'Eggs'],
['Milk', 'Diapers', 'Beer', 'Cola'],
['Bread', 'Diapers', 'Beer', 'Eggs']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Milk', 'Bread', 'Diapers', 'Beer', 'Eggs', 'Cola'])
```
3. 使用Apriori算法生成频繁项集
使用mlxtend库中的apriori函数可以生成频繁项集。
```
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
```
其中,min_support表示频繁项集的最小支持度,use_colnames表示使用列名作为项集的标识。
4. 生成关联规则
使用mlxtend库中的association_rules函数可以生成关联规则,其中可以指定最小置信度(min_threshold)。
```
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.6)
```
其中,metric表示使用的评估指标,min_threshold表示最小置信度。
5. 查看结果
查看频繁项集和关联规则的结果。
```
print(frequent_itemsets)
print(rules)
```
完整代码如下:
```
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [['Milk', 'Bread', 'Eggs'],
['Milk', 'Bread'],
['Milk', 'Diapers', 'Beer', 'Eggs'],
['Milk', 'Diapers', 'Beer', 'Cola'],
['Bread', 'Diapers', 'Beer', 'Eggs']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Milk', 'Bread', 'Diapers', 'Beer', 'Eggs', 'Cola'])
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.6)
print(frequent_itemsets)
print(rules)
```
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