中医病症辩证关联规则分析：基于Apriori算法的机器学习

概述：
中医病症辩证是中医学中的核心理论之一，通过对病人的症状进行辨证分析，寻找病因并制定相应的治疗方案。在传统的中医实践中，医生通过多年的经验积累来判断病症之间的关联规律。然而，在大规模的病例数据中，很难准确地发现隐藏在其中的关联关系。这时候，机器学习算法可以发挥重要作用。

本文将介绍如何使用Apriori算法对中医病症辩证关联规则进行分析。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，可以从大规模数据集中发现频繁项集和关联规则。

步骤：

1. 数据预处理：
   在进行关联规则分析之前，需要对中医病症数据进行预处理。首先，将病人的症状进行编码，例如使用独热编码。然后，将编码后的数据转换为事务形式，每个事务代表一个病例，其中包含多个症状。

2. 寻找频繁项集：
   使用Apriori算法寻找频繁项集。Apriori算法采用逐层搜索的策略，首先从单个症状开始，逐渐增加项集的大小，直到无法找到更多的频繁项集为止。频繁项集是在数据集中频繁出现的症状组合。

def generate_candidates