Apriori 算法对载入的products数据集进行关联规则挖掘代码
时间: 2023-12-22 09:03:15 浏览: 47
以下是用 Python 实现 Apriori 算法对数据集进行关联规则挖掘的代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 载入数据集
data = pd.read_csv('products.csv', header=None)
# 将数据集转换为适合进行关联规则挖掘的格式
def encode_units(x):
if x <= 0:
return 0
if x >= 1:
return 1
data_sets = data.applymap(encode_units)
# 挖掘频繁项集,最小支持度为0.1
frequent_itemsets = apriori(data_sets, min_support=0.1, use_colnames=True)
# 根据频繁项集计算关联规则,设置最小提升度为2
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=2)
# 输出关联规则
print(rules)
```
其中,`products.csv` 是数据集文件,可以根据实际情况修改。代码中的 `min_support` 和 `min_threshold` 分别表示最小支持度和最小提升度,可以根据实际情况进行调整。