Apriori演算法的Python實現

apriori演算法是資料探勘中頻發模式挖掘的鼻祖，從60年代就開始流行，其演算法思想也十分簡單樸素，首先挖掘出長度為1的頻繁模式，然後k=2

將這些頻繁模式合併組成長度為k的頻繁模式，算出它們的頻繁次數，而且要保證其所有k-1長度的子集也是頻繁的，值得注意的是，為了避免重複，合併的時候，只合併那些前k-2個字元都相同，而k-1的字元一邊是少於另一邊的。

以下是演算法的python實現：

__author__ = 'linfuyuan'

min_frequency = int(raw_input('please input min_frequency:'))
file_name = raw_input('please input the transaction file:')
transactions = 
def has_infrequent_subset(candidate, lk):
for i in range(len(candidate)):
subset = candidate[:-1]
subset.sort()
if not ''.join(subset) in lk:
return false
lastitem = candidate.pop()
candidate.insert(0, lastitem)
return true
def countfrequency(candidate, transactions):
count = 0
for transaction in transactions:
if transaction.issuperset(candidate):
count += 1
return count
with open(file_name) as f:
for line in f.readlines():
line = line.strip()
tokens = line.split(',')
if len(tokens) > 0:
transaction = set(tokens)
currentfrequencyset = {}
for transaction in transactions:
for item in transaction:
time = currentfrequencyset.get(item, 0)
currentfrequencyset[item] = time + 1
lk = set()
for (itemset, count) in currentfrequencyset.items():
if count >= min_frequency:
lk.add(itemset)
print ', '.join(lk)
while len(lk) > 0:
newlk = set()
for itemset1 in lk:
for itemset2 in lk:
cancombine = true
for i in range(len(itemset1)):
if i < len(itemset1) - 1:
cancombine = itemset1[i] == itemset2[i]
if not cancombine:
break
else:
cancombine = itemset1[i] < itemset2[i]
if not cancombine:
break
if cancombine:
newitemset = 
for char in itemset1:
if has_infrequent_subset(newitemset, lk) and countfrequency(newitemset, transactions) >= min_frequency:
newlk.add(''.join(newitemset))
print ', '.join(newlk)
lk = newlk

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