Apriori 处理ALLElectronics事务数据

2024-06-23 01:20

本文主要是介绍Apriori 处理ALLElectronics事务数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

通过Apriori算法挖掘以下事务集合的频繁项集:

流程图

代码
# 导入必要的库
from itertools import combinations# 定义Apriori算法函数
def apriori(transactions, min_support, min_confidence):# 遍历数据,统计每个项的支持度 item_support = {}for transaction in transactions:for item in transaction:if item not in item_support:item_support[item] = 0item_support[item] += 1# 计算总事务数total_transactions = len(transactions)# 计算频繁项集frequent_itemsets = {}for item, support in item_support.items():if support / total_transactions >= min_support: # 即该项集在事务数据库中出现的次数除以总数frequent_itemsets[(item,)] = support / total_transactions# 生成候选项集并迭代生成频繁项集k = 2while True:candidates = set() # 存储所有可能的项集for itemset in frequent_itemsets.keys():for item in itemset:candidates.add(item)# 生成候选项集candidates = list(combinations(candidates, k)) # 生成所有可能的k项集# 统计候选项集的支持度candidate_support = {}for transaction in transactions:for candidate in candidates:if set(candidate).issubset(set(transaction)):if candidate not in candidate_support:candidate_support[candidate] = 0candidate_support[candidate] += 1# 更新频繁项集frequent_itemsets_k = {}for candidate, support in candidate_support.items():if support / total_transactions >= min_support:frequent_itemsets_k[candidate] = support / total_transactions# 如果没有频繁项集则停止迭代if not frequent_itemsets_k:breakfrequent_itemsets.update(frequent_itemsets_k)k += 1# 生成关联规则rules = []for itemset in frequent_itemsets.keys():if len(itemset) >= 2:for i in range(1, len(itemset)):for combination in combinations(itemset, i):X = combinationY = tuple(set(itemset) - set(combination))confidence = frequent_itemsets[itemset] / frequent_itemsets[X]if confidence >= min_confidence:rules.append((X, Y, frequent_itemsets[itemset], confidence))# frequent_itemsets (dict): 频繁项集和对应的支持度,键为项集的元组,值为支持度# rules (list): 关联规则,每一条规则表示为一个元组 (X, Y),其中X为前项集合,Y为后项集合return frequent_itemsets, rules# 示例数据集
transactions = [    ['I1', 'I2', 'I5'],['I2', 'I4'],['I2', 'I3'],['I1', 'I2', 'I4'],['I1', 'I3'],['I2', 'I3'],['I1', 'I3'],['I1', 'I2', 'I3', 'I5'],['I1', 'I2', 'I3']
]
# 设置最小支持度和最小置信度阈值
min_support = 0.3
min_confidence = 0.6
# 调用Apriori算法函数
frequent_itemsets, rules = apriori(transactions, min_support, min_confidence)
print("频繁项集和对应的支持度:")
for itemset, support in frequent_itemsets.items():print("{}: Support = {:.2f}".format(itemset, support))
# 输出关联规则和置信度
print("\n关联规则和置信度:")
for X, Y, support, confidence in rules:print("{} => {}: Support = {:.2f}, Confidence = {:.2f}".format(X, Y, support, confidence))
  • 输出结果截图

这篇关于Apriori 处理ALLElectronics事务数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1085928

相关文章

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=

C#代码实现解析WTGPS和BD数据

《C#代码实现解析WTGPS和BD数据》在现代的导航与定位应用中,准确解析GPS和北斗(BD)等卫星定位数据至关重要,本文将使用C#语言实现解析WTGPS和BD数据,需要的可以了解下... 目录一、代码结构概览1. 核心解析方法2. 位置信息解析3. 经纬度转换方法4. 日期和时间戳解析5. 辅助方法二、L

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键

解决mysql插入数据锁等待超时报错:Lock wait timeout exceeded;try restarting transaction

《解决mysql插入数据锁等待超时报错:Lockwaittimeoutexceeded;tryrestartingtransaction》:本文主要介绍解决mysql插入数据锁等待超时报... 目录报错信息解决办法1、数据库中执行如下sql2、再到 INNODB_TRX 事务表中查看总结报错信息Lock

使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解

《使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解》重复行是指在Excel表格中完全相同的多行数据,删除这些重复行至关重要,因为它们不仅会干扰数据分析,还可能导致错误的决策和结论,所以本文给大家介绍... 目录简介使用工具C# 删除Excel工作表中的重复行语法工作原理实现代码C# 删除指定Excel单元

Linux lvm实例之如何创建一个专用于MySQL数据存储的LVM卷组

《Linuxlvm实例之如何创建一个专用于MySQL数据存储的LVM卷组》:本文主要介绍使用Linux创建一个专用于MySQL数据存储的LVM卷组的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,... 目录在Centos 7上创建卷China编程组并配置mysql数据目录1. 检查现有磁盘2. 创建物理卷3. 创

MySQL 事务的概念及ACID属性和使用详解

《MySQL事务的概念及ACID属性和使用详解》MySQL通过多线程实现存储工作,因此在并发访问场景中,事务确保了数据操作的一致性和可靠性,下面通过本文给大家介绍MySQL事务的概念及ACID属性和... 目录一、什么是事务二、事务的属性及使用2.1 事务的 ACID 属性2.2 为什么存在事务2.3 事务

Nacos日志与Raft的数据清理指南

《Nacos日志与Raft的数据清理指南》随着运行时间的增长,Nacos的日志文件(logs/)和Raft持久化数据(data/protocol/raft/)可能会占用大量磁盘空间,影响系统稳定性,本... 目录引言1. Nacos 日志文件(logs/ 目录)清理1.1 日志文件的作用1.2 是否可以删除