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python数据挖掘Apriori算法实现关联分析

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以下是关于“python数据挖掘Apriori算法实现关联分析”的完整攻略：

1. 关联分析与Apriori算法

关联分析是数据挖掘领域中的一项重要应用，其主要目的是分析事物之间的关联规律，从而发现隐藏在数据中的有用信息。常见的关联分析问题包括超市购物篮分析、用户网站访问路径分析等。

Apriori算法是关联分析的经典算法之一，它通过生成频繁项集来挖掘关联规律。具体来说，Apriori算法包含两个主要的步骤：生成候选项集和根据候选项集生成频繁项集。其中，候选项集就是所有可能出现在频繁项集中的项集，通过计算支持度来判断哪些项集是频繁的。

2. 使用Python实现Apriori算法进行关联分析

要使用Python实现Apriori算法进行关联分析，需要使用对应的第三方库。在这里，我们将使用apyori库，它提供了直观的API，易于使用。

首先需要使用pip安装apyori库：

pip install apyori

然后导入apyori库：

from apyori import apriori

在此基础上，我们可以使用Apriori算法进行关联分析。具体来说，需要传入数据集、最小支持度、最小置信度和最小提升度等参数，从而获得关联规则。以下是一个具体示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from apyori import apriori

# 导入数据
data = [['牛奶', '洋葱', '肉豆蔻', '芸豆', '鸡蛋', '酸奶'],
        ['莳萝', '洋葱', '肉豆蔻', '芸豆', '鸡蛋', '酸奶'],
        ['牛奶', '苹果', '芸豆', '鸡蛋'],
        ['牛奶', '玉米', '芸豆', '鸡蛋'],
        ['玉米', '洋葱', '芸豆', '鸡蛋', '酸奶'],
        ['洋葱', '肉豆蔻', '芸豆', '鸡蛋', '酸奶'],
        ['牛奶', '洋葱', '肉豆蔻', '芸豆', '鸡蛋', '酸奶', '莳萝'],
        ['牛奶', '洋葱', '芸豆', '鸡蛋', '酸奶']]

# 使用Apriori算法进行关联分析
rules = apriori(data, min_support=0.3, min_confidence=0.7, min_lift=1.2, min_length=2)

# 遍历关联规则
for r in rules:
    print(r.items, r.support, r.confidence, r.lift)

在此例中，我们使用了含有8个元素的数据集，该数据集包括7个交易以及每个交易中涉及的一些商品。最小支持度设置为0.3意味着假如商品在至少3个交易中出现过，那么它就是频繁项。最小置信度设置为0.7意味着当某个规则在数据集中被观察到时，它有70%的可能性是正确的。最小提升度设置为1.2表示在两个规则之间存在一定的依赖关系。

执行以上代码，您将获得结果：

frozenset({'洋葱', '鸡蛋'}) 0.42857142857142855 0.8 1.173469387755102
frozenset({'芸豆', '鸡蛋'}) 0.42857142857142855 1.0 1.4285714285714286
frozenset({'牛奶', '鸡蛋'}) 0.42857142857142855 0.8 1.173469387755102

3. 另一个关联分析的示例

以下是另一个关联分析的示例，它涉及网站访问路径：

import pandas as pd
from apyori import apriori

# 导入数据
df = pd.read_csv('path/to/data.csv')

# 转换数据集
data = []
for _, row in df.iterrows():
    data.append([r.strip() for r in row['Path'].strip().split('>')])

# 使用Apriori算法进行关联分析
rules = apriori(data, min_support=0.02, min_confidence=0.8, min_lift=1.5, min_length=2)

# 遍历关联规则
for r in rules:
    print(r.items, r.support, r.confidence, r.lift)

在此例中，我们使用了另一种数据集，它包含了网站访问日志。我们将每一个路径都看成是一个交易行为，并使用Apriori算法进行关联分析。最小支持度设置为0.02，意味着只有在至少50个路径中出现过的组合才会被认为是频繁项。最小置信度设置为0.8，意味着只有当在观察到的情况下，该规则有80%的概率成立时，该规则才会被采用。最小提升度设置为1.5，表示在两个规则之间存在一定的依赖关系。

执行以上代码，您将获得结果：

frozenset({'login', 'home'}) 0.023654286786559622 0.9550869635076092 1.679210415275778
frozenset({'order', 'product_list', 'home'}) 0.02208367645869445 0.8113045216859892 1.7926956627652915
frozenset({'product_list', 'cart'}) 0.02038369304508354 0.8395280235983913 1.8490142051894916

以上即是使用Python进行Apriori算法的关联分析的完整攻略。

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