Apriori算法及python实现

1 Apriori介绍

Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。

2.算法模拟

3.伪代码

4.python实现

# -*- coding:gb2312 -*-
import sys
import copy

def init_pass(T):
    C = {}  #C为字典
    for t in T:
        for i in t:

            if i in C.keys():
                C[i] += 1
            else:
                C[i] = 1
    return C

def generate(F):
    C = []
    k = len(F[0]) + 1
    for f1 in F:
        for f2 in F:
            if f1[k-2] < f2[k-2]:
                c = copy.copy(f1)
                c.append(f2[k-2])
                flag = True
                for i in range(0,k-1):
                    s = copy.copy(c)
                    s.pop(i)
                    if s not in F:
                        flag = False
                        break
                if flag and c not in C:
                    C.append(c)
    return C

def compareList(A,B):
    if len(A) <= len(B):
        for a in A:
            if a not in B:
                return False
    else:
        for b in B:
            if b not in A:
                return False
    return True

def apriori(T,minSupport):
    D=[]
    C=init_pass(T)
    keys=C.keys();#.keys()方法，求出字典中的索引
    keys.sort()
    D.append(keys)#加入D集中
    F=[[]]
    for f in D[0]:
        if C[f]>=minSupport:
            F[0].append([f])
    k=1

    while F[k-1]!=[]:
        D.append(generate(F[k-1]))
        F.append([])
        for c in D[k]:
            count = 0;
            for t in T:
                if compareList(c,t):
                    count += 1
            if count>= minSupport:
                F[k].append(c)
        k += 1

    U = []
    for f in F:
        for x in f:
            U.append(x)
    return U

T = [[‘A‘,‘C‘,‘D‘],[‘B‘,‘C‘,‘E‘],[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘E‘],[‘B‘,‘E‘]]

Z= apriori(T,2)
print Z

4.输出结果