apriori演算法的python實現
from __future__ import print_function
import pandas as pd
# 頻繁規則的產生
# 用於實現l_到c_k的連線
deffind_freq_set
(x, ms):
x = list(map(lambda i: sorted(i.split(ms)), x))
l = len(x[0])
r =
for i in range(len(x)):
for j in range(i, len(x)):
if x[i][:l - 1] == x[j][:l - 1] and x[i][l - 1] != x[j][l - 1]:
return r
# 尋找關聯規則的函式
deffind_rule
(data, support, confidence, ms=u'--'):
result = pd.dataframe(index=['support', 'confidence']) # 定義輸出結果
support_series = 1.0 * data.sum() / len(data) # 支援度序列
column = list(support_series[support_series > support].index) # 初步根據支援度篩選
k = 0
while len(column) > 1:
k = k + 1
column = find_freq_set(column, ms)
sf = lambda i: data[i].prod(axis=1, numeric_only=true) # 新一批支援度的計算函式
# 當資料集較大時，可以批量處理資料防止記憶體不足。
data_2 = pd.dataframe(list(map(sf, column)), index=[ms.join(i) for i in column]).t
support_series_2 = 1.0 * data_2[[ms.join(i) for i in column]].sum() / len(data) # 計算連線後的支援度
column = list(support_series_2[support_series_2 > support].index) # 新一輪支援度篩選
column2 =
for i in column: # 遍歷可能的推理
i = i.split(ms)
for j in range(len(i)):
cofidence_series = pd.series(index=[ms.join(i) for i in column2]) # 定義置信度序列
for i in column2: # 計算置信度序列
cofidence_series[ms.join(i)] = support_series[ms.join(sorted(i))] / support_series[ms.join(i[:len(i) - 1])]
for i in cofidence_series[cofidence_series > confidence].index: # 置信度篩選
result[i] = 0.0
result[i]['confidence'] = cofidence_series[i]
result[i]['support'] = support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))]
result = result.t.sort(['confidence', 'support'], ascending=false)
return result
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