Apriori算法实例_apriori算法做题实例

Apriori算法实例

学习Apriori算法首先要了解几个概念：项集、支持度、置信度、最小支持度、最小置信度、频繁项集。

支持度：项集A、B同时发生的概率称之为关联规则的支持度。

置信度：项集A发生的情况下，则项集B发生的概率为关联规则的置信度。

最小支持度：最小支持度就是人为按照实际意义规定的阈值，表示项集在统计意义上的最低重要性。
最小置信度：最小置信度也是人为按照实际意义规定的阈值，表示关联规则最低可靠性。
如果支持度与置信度同时达到最小支持度与最小置信度，则此关联规则为强规则。
频繁项集：满足最小支持度的所有项集，称作频繁项集。
（频繁项集性质：1、频繁项集的所有非空子集也为频繁项集；2、若A项集不是频繁项集，则其他项集或事务与A项集的并集也不是频繁项集）

#Apriori算法
from numpy import *
import time

def loadDataSet():
    return [[1,3,4],[2,3,5],[1,2,3,5],[2,5]]

def createC1(dataSet):
    C1 = []
    for transaction in dataSet:
        for item in transaction:
            if not [item] in C1:
                C1.append([item])
    C1.sort()
    return list(map(frozenset,C1))

def scanD(D,Ck,minSupport):
    ssCnt = {}
    for tid in D:
        for can in Ck:
            if can.issubset(tid):
                if not can in ssCnt:
                    ssCnt[can] = 1
                else:
                    ssCnt[can] += 1
    numItems = float(len(D))
    retList = []
    supportData = {}
    for key in ssCnt:
        support = ssCnt[key]/numItems
        if support >= minSupport:
            retList.append(key)
        supportData[key] = support
        print(retList)
    return retList, supportData

def aprioriGen(Lk, k):
    lenLk = len(Lk)
    temp_dict = {}
    for i in range(lenLk):
        for j in range(i+1, lenLk):
            L1 = Lk[i]|Lk[j]
            if len (L1) == k:
                if not L1 in temp_dict:
                    temp_dict[L1] = 1
    return list(temp_dict)
def apriori(dataSet,minSupport =0.5):
    C1 = createC1(dataSet)
    D =list(map(set,dataSet))
    L1,supportData = scanD(D,C1,minSupport)
    L=[L1]
    k = 2
    while (len(L[k-2])>0):
        Ck = aprioriGen(L[k-2],k)
        Lk,supk=scanD(D,Ck,minSupport)
        supportData.update(supk)
        L.append(Lk)
        k +=1
    return L,supportData

dataSet = loadDataSet()
begin_time = time.time()
L,suppData = apriori(dataSet)
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