Apriori算法模型的实现python

以下是一个基本的Apriori算法模型实现的Python代码：

def load_data():
    # 加载数据集
    data_set = [['bread', 'milk', 'cheese'],
                ['bread', 'milk'],
                ['bread', 'butter'],
                ['milk', 'butter'],
                ['bread', 'milk', 'butter'],
                ['bread', 'cheese']]
    return data_set

def create_candidates(data_set, k):
    # 生成候选项集
    candidates = []
    for i in range(len(data_set)):
        for j in range(i+1, len(data_set)):
            if len(data_set[i]) == k-1 and len(data_set[j]) == k-1:
                # 前k-1个元素必须相同才能组合
                itemset = data_set[i] + data_set[j]
                itemset.sort()
                candidates.append(itemset)
    return candidates

def support_count(data_set, itemset):
    # 计算项集支持度计数
    count = 0
    for data in data_set:
        if set(itemset).issubset(set(data)):
            count += 1
    return count

def prune_candidates(candidates, min_support, data_set):
    # 剪枝操作，去除支持度小于min_support的项集
    pruned = []
    for itemset in candidates:
        if support_count(data_set, itemset) >= min_support:
            pruned.append(itemset)
    return pruned

def apriori(data_set, min_support):
    # Apriori算法主函数
    itemsets = []
    k = 1
    while True:
        candidates = create_candidates(itemsets, k)
        candidates = prune_candidates(candidates, min_support, data_set)
        if not candidates:
            break
        itemsets = candidates
        k += 1
    return itemsets

if __name__ == '__main__':
    data_set = load_data()
    min_support = 2
    itemsets = apriori(data_set, min_support)
    print(itemsets)

以上代码实现了一个简单的Apriori算法模型。其中，load_data()函数用于加载数据集，create_candidates()函数用于生成候选项集，support_count()函数用于计算项集支持度计数，prune_candidates()函数用于剪枝操作，去除支持度小于min_support的项集，apriori()函数是Apriori算法的主函数，用于不断迭代生成候选项集，并剪枝，最终返回频繁项集。