该算法主要是处理关联分析的;

大多书上面都会介绍,这里就不赘述了;

dataset=[[1,2,5],[2,4],[2,3],[1,2,4],[1,3],[2,3],[1,3],[1,2,3,5],[1,2,3]]
def init(dataset):
sset=[]
for i in dataset:
for j in i:
if not [j] in sset:
sset.append([j])
sset.sort()
return list(map(frozenset,sset)) def scan(D,Ck,minsupport):
# D:数据集;Ck候选集;minS:最小支持度
cnt={}
for i in D:
for j in Ck:
if j.issubset(i):
if j not in cnt.keys():cnt[j]=1
else : cnt[j]+=1
number=int(len(D))
Lk=[]#频繁k项集
supportdata={}
for item in cnt:
support=cnt[item]/number
if support>=minsupport:#大于最小支持度就加入
Lk.append(item)
supportdata[item]=support
return Lk,supportdata def Link(Lk,k):
#将频繁k-1项集拼接为候选k项集
Ck=[]
length=len(Lk)
for i in range(length):
l1=list(Lk[i])[:k-2]
l1.sort()
for j in range(i+1,length):
l2=list(Lk[j])[:k-2]
l2.sort()
if l1==l2: Ck.append(Lk[i]|Lk[j])# union
return Ck def AprioriAlgo(dataset,minsupport):
sset=init(dataset)
L1,supportdata=scan(dataset,sset,minsupport)
L=[L1]
k=2
while(len(L[k-2])>0):
l1=L[k-2]
ck=Link(l1,k)
print("ck: ",ck)
lk,supk=scan(dataset,ck,minsupport)
supportdata.update(supk)
print("lk: ",lk)#频繁k项集
L.append(lk)
k+=1
return L,supportdata L,supportdata=AprioriAlgo(dataset,minsupport=0.2)

  

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