apfiof算法的python案例

时间: 2023-12-20 18:01:49 浏览: 75
apriori算法是一种用于在大规模数据集中发现频繁项集的数据挖掘算法,通常用于市场篮子分析和协同过滤。 下面是一个使用Python实现apriori算法的简单案例: ```python from itertools import chain, combinations from collections import defaultdict def generate_candidate_itemsets(itemset, length): return set([i.union(j) for i in itemset for j in itemset if len(i.union(j)) == length]) def frequent_itemsets(transactions, min_support): itemset = set() transaction_list = list(transactions) for transaction in transaction_list: for item in transaction: itemset.add(frozenset([item])) num_transactions = len(transactions) min_support_count = num_transactions * min_support all_frequent_items = {} current_itemset = itemset k = 2 while current_itemset != set([]): all_frequent_items[k-1] = current_itemset current_itemset = generate_candidate_itemsets(current_itemset, k) k += 1 frequent_items = {} for t in transaction_list: for item in current_itemset: if item.issubset(t): frequent_items[item] = frequent_items.get(item, 0) + 1 current_itemset = set([item for item in current_itemset if frequent_items.get(item, 0) >= min_support_count]) return all_frequent_items # 示例数据 dataset = [['milk', 'bread', 'butter'], ['milk', 'bread', 'butter', 'jam'], ['milk', 'bread', 'butter', 'tea'], ['milk', 'bread', 'butter'], ['tea', 'jam', 'bread']] result = frequent_itemsets(dataset, 0.5) print(result) ``` 在这个简单的例子中,我们使用了一个包含商品购买信息的数据集。我们通过apriori算法找出了频繁项集,即经常一起购买的商品组合。这个案例展示了apriori算法在Python中的基本实现。
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