Apriori算法Python实现指南
本仓库提供了一个关于Apriori算法的Python实现资源，包含了使用mlxend库和手动实现的两种方法。通过本资源，您可以深入了解Apriori算法的原理，并学习如何在Python中实现该算法。
内容概述
1. 使用mlxend库进行关联分析
- 导入数据并进行预处理：使用TransactionEncoder对数据进行编码。
- 寻找频繁项集：使用apriori函数寻找满足最小支持度的频繁项集。
- 寻找关联规则：使用association_rules函数生成关联规则，并筛选出满足条件的规则。
2. 手动代码实现
- 数据预处理：自定义函数对数据进行编码。
- 实现候选集生成函数：生成k+1项候选集。
- 实现频繁项集查找：通过计算支持度筛选频繁项集。
- 实现关联规则查找：根据置信度生成关联规则。
开发环境
- 基础环境：anaconda3
- 开发环境：jupyter lab
数据集
- 购物篮数据集：data/basket.txt
使用说明
- 安装mlxtend包：
pip install mlxtend -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ - 导入数据并进行预处理。
- 使用mlxend库或手动代码实现Apriori算法。
- 寻找频繁项集和关联规则。
通过本仓库，您可以快速上手Apriori算法的实现，并应用于实际的数据分析任务中。