頻繁模式挖掘 Apriori演算法

2021-06-27 10:26:58 字數 4970 閱讀 8931

dm實驗,寫的比較二,好多情況還沒有考慮,後續有時間會修改。

開始的時候資料結構沒設計好導致寫到後面費了很大的勁、不過還好python的列表有起死回生的功效、、、

資料集:database.txt

i1,i2,i5

i2,i4

i2,i3

i1,i2,i4

i1,i3

i2,i3

i1,i3

i1,i2,i3,i5

i1,i2,i3

apriori.py

#coding=utf-8

""" author:messiandzcy

apriori.py

date:2014.12.3

"""#申請存資料庫的矩陣,方便以後遍歷

def matrix(num_of_transactions,num_of_items):

mat = [['#' for y in range (num_of_items+1)]

for x in range(num_of_transactions+1)]

return mat

#輸出資料庫矩陣除錯

def printf(mat,rows,cols):

for i in range(rows):

for j in range(cols):

print mat[i][j],

print

#讀入檔案,將資料庫存到列表data裡,並格式化輸出

def readfile():

filename = r'database.txt'

try:

fp = open(filename,"r")

print "reading file '%s'..." % filename

print "%-10s%-10s" % ("tid","items")

pos = 1 #pos記錄事務數(行數)

max_j = 0 #記錄項的最大寬度(列數)

data = matrix(15,10) #最多15個事務,10個項

for line in fp:

string=line.strip("\n")

print "%-10d%-10s" % (pos,string)

j = 1 #記錄項的寬度(列數)

for items in string.split(","):

data[pos][j]=items #向資料庫插入資料

j += 1

if j>max_j:max_j=j

pos += 1

fp.close()

#print "pos=%d,j=%d" % (pos,max_j)

#printf(data,pos,max_j)

print "read file success!\n"

return (data,pos,max_j)

except ioerror:

print "read file -->'%s' failed!" % filename

print "file --> '%s' does not exist!" % filename

except:#other exceptions

print "other exceptions!"

#將資料庫轉換成垂直格式的,計數時會很方便

def vertical(mat,rows,cols):

#掃瞄一遍資料庫並去掉重複的項

lst = #項與整數的一一對應

for i in range(rows):

for j in range(cols):

lst=list(set(lst)) #去重

#print len(lst)

#再掃瞄一遍資料庫,生成新的vertical資料庫

i = [,,,,,,,,,] #最多支援10個項,每個項對應乙個列表

for i in range(rows):

for j in range(cols):

#print lst

#print i

return (lst,i)

#根據項集列表掃瞄資料庫並返回支援計數

def count(itemset,lst,i):

if len(itemset)==1:return len(i[lst.index(itemset[0])]) #1-項集的情況

x = itemset[0]

ggg =i[lst.index(x)] #獲得首元素對應的資料庫i的列表

#求多個集合的交

for y in itemset:

ggg = list(set(ggg)&set(i[lst.index(y)]))

#print ggg

return len(ggg) #最後交集元素的個數即是支援度計數

#執行apriori演算法,lst-->記錄去重後的項集列表,i-->記錄與lst對應索引的vertical資料庫

def apriori(lst,i,min_sup):

print "start to run apriori!"

#print lst

#print i

d=[ for i in range(15)] #假定每次自連線產生的項集個數不超過15

num = 0 #記錄項集個數

for x in lst:

if x!='#':

num += 1

#print count(["i1","i2"],lst,i)

#格式化輸出初始候選項c1,單獨處理,不進迴圈

print "\ncandidate:#1"

print "%-10s%-10s" % ("items","count")

for i in range(15): #i是項集的序號

if d[i]!=:

print "%-10s%-10d" % ("".join(d[i]),count(d[i],lst,i))

#print d

iters=1 #迭代次數

while iters<=7:

#開始迭代,第一步,ck-->lk,根據最小閾值min_sup來剪枝

print "\n#l%d" %iters

print "%-10s%-10s" % ("items","count")

for i in range(15):

if len(d[i])==iters: #在頻繁k項集中查詢

if count(d[i],lst,i)>=min_sup:

print "%-10s%-10d" % (",".join(d[i]),count(d[i],lst,i))

else:d[i]= #否則剪枝

#print d

#迭代第二步,自連線lk-->ck+1

new =

for i in d:

#print "new="

#print new

if len(new)==0:break #若已經找不到符合條件的頻繁k項集,終止迴圈!

if iters==1: #第一次執行完全連線操作

num = 0

for i in range(len(new)): #i,j是下標序號

for j in range(i+1,len(new)):

d[num]=[new[i][0],new[j][0]] #自連線後更新項集列表d

num += 1

else: #否則執行真正的自連線操作

tmp =

for i in range(len(new)): #對於每個項集

#print new[i][0:iters-1]

if new[i][0:iters-1] not in tmp: #去重

#print "tmp="

#print tmp

num = 0

for j in range(len(tmp)): #對於每個前k-1項

hehe =

for i in range(len(new)): #掃瞄項集,提取出字首和前k-1項一致的項集,後面部分-->hehe

#得到hehe之後,開始做完全連線

#print "hehe="

#print hehe

for m in range(len(hehe)): #i,j是下標序號

for n in range(m+1,len(hehe)):

#print tmp[j]+[hehe[m],hehe[n]]

d[num]=tmp[j]+[hehe[m],hehe[n]] #自連線後更新項集列表d

num += 1

#print "d="

#print d

#return

print "\ncandidate:#%d" % (iters+1)

print "%-10s%-10s" % ("items","count")

for i in range(15): #i是項集的序號

if len(d[i])==iters+1:

print "%-10s%-10d" % (",".join(d[i]),count(d[i],lst,i))

#print d

iters += 1

#主函式

(data,pos,max_j)=readfile()

#printf(data,pos,max_j)

#print "pos=%d,j=%d" % (pos,max_j)

(lst,i)=vertical(data,pos,max_j) #轉換

#print lst

#print vertical

min_sup = 2 #設定最小支援度

apriori(lst,i,min_sup)

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