关联规则挖掘算法 - Apriori算法的Python实现

心之飞翼

于 2023-08-07 22:15:59 发布

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文章标签： python 算法开发语言 matlab

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本文介绍了Apriori算法在数据挖掘中的应用，特别是在关联规则挖掘中的重要性。通过Python实现，详细展示了如何处理数据、生成项集、计算支持度，以及挖掘频繁项集的过程。实例中，Apriori算法被应用于超市销售数据，以揭示商品间的购买关联规律。

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关联规则挖掘算法 - Apriori算法的Python实现

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，它可以帮助我们发现数据之间的关系和规律。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它可以帮助我们找到频繁项集，并从中挖掘出强关联规则。

下面我们来实现一个基于Python的Apriori算法，以对一个超市销售数据中的频繁项集进行挖掘。

首先，我们需要引入所需的库和模块：

import pandas as pd
from itertools import combinations

然后，我们对数据进行处理和准备，将数据转换为交易清单的形式：

data = [['牛奶','面包','尿布'],['可乐','面包', '尿布', '啤酒'],['牛奶', '尿布', '啤酒', '鸡蛋'],['面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'],['面包', '牛奶', '啤酒', '鸡蛋']]
transactions = pd.DataFrame(data)

接着，我们定义一个函数用于生成所有可能的项集：

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