mapreduce实现apriori算法代码
时间: 2023-09-17 17:07:13 浏览: 127
Apriori 算法是一种用于挖掘频繁项集的经典算法,并不是基于 MapReduce 框架设计的。但是,我们可以将 Apriori 算法的实现转换为 MapReduce 的形式来处理大规模数据集。下面是一个简单的示例代码,用于演示如何使用 MapReduce 框架实现 Apriori 算法:
```python
# MapReduce 实现 Apriori 算法
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class Apriori(MRJob):
def configure_args(self):
super(Apriori, self).configure_args()
self.add_passthru_arg('--min_support', type=int, default=2, help='Minimum support for frequent itemsets')
self.add_passthru_arg('--min_confidence', type=float, default=0.5, help='Minimum confidence for association rules')
def mapper1(self, _, line):
# 解析每一行的输入记录,并将其映射到候选项集上
items = line.strip().split(',')
for item in items:
yield (item, 1)
def combiner1(self, item, counts):
# 局部合并所有同一项出现的次数
yield (item, sum(counts))
def reducer1(self, item, counts):
# 全局合并所有同一项出现的次数,并过滤掉低于最小支持度的项
support = sum(counts)
if support >= self.options.min_support:
yield (item, support)
def mapper2(self, item, support):
# 生成所有的候选项对,并将其映射到候选项集上
for pair in self.get_subset(item.strip().split(','), 2):
yield (pair, support)
def combiner2(self, pair, supports):
# 局部合并所有同一候选项对的支持度
yield (pair, sum(supports))
def reducer2(self, pair, supports):
# 全局合并所有同一候选项对的支持度,并过滤掉低于最小支持度的候选项对
support = sum(supports)
if support >= self.options.min_support:
yield (pair, support)
def get_subset(self, items, length):
# 生成指定长度的候选项集
if length == 1:
for item in items:
yield (item,)
else:
for i in range(len(items)):
item = items[i]
remaining = items[i+1:]
for subset in self.get_subset(remaining, length-1):
yield (item,) + subset
def steps(self):
return [
MRStep(mapper=self.mapper1,
combiner=self.combiner1,
reducer=self.reducer1),
MRStep(mapper=self.mapper2,
combiner=self.combiner2,
reducer=self.reducer2)
]
if __name__ == '__main__':
Apriori.run()
```
请注意,这只是一个简单的示例,实际上,Apriori 算法还包括递归生成频繁项集和关联规则的步骤。你可以根据需要进行进一步的代码调整和修改,以适应你的具体应用场景。希望对你有所帮助!