Apriori算法Python实现及数据集
简介
本仓库提供了一个完整的Apriori算法Python实现，并附带了用于测试的数据集。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，广泛应用于数据挖掘领域。该算法通过候选集生成和向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，从而发现数据中的潜在关联规则。
资源内容
- Apriori算法Python实现：包含完整的Apriori算法代码，可以直接运行并查看结果。
- 数据集：提供了一个用于测试的数据集，帮助你快速上手并验证算法的正确性。
使用说明
- 下载资源：你可以直接下载本仓库中的所有文件，包括Python代码和数据集。
- 运行代码：使用Python环境运行提供的代码文件，查看Apriori算法的实现效果。
- 测试数据集：使用附带的数据集进行测试，验证算法在实际数据上的表现。
依赖环境
- Python 3.x
- 其他依赖库（如有）请参考代码中的
requirements.txt文件。
贡献
如果你有任何改进建议或发现了bug，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常欢迎社区的贡献！
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望通过本仓库的资源，你能更好地理解和应用Apriori算法，并在实际项目中发挥其作用。如果你有任何问题或建议，欢迎随时联系我们！