summary:

• 关联分析是用于发现大数据集中元素间有趣关系的一个工具集，可以采用两种方式来量化这些有趣的关系。第一种方式是频繁项集，它会给出经常出现在一起的元素项；第二种方式是关联规则，每条关联规则意味着元素项之间“如果……那么”的关系。

• 发现元素项间不同的组合是个十分耗时的任务，不可避免需要大量昂贵的计算资源，这就需要更智能的方法在合理时间范围内找到频繁项集。

• 使用Apriori原理可以减少在数据库上进行检查的集合的数目。Apriori算法从单元素项集开始，通过组合满足最小支持度要求的项集来形成更大的集合。

• 缺点：每次增加频繁集的大学，Apriori算法都会重新扫描整个数据集。

• 准备数据：标称型或数值型数据类型都可以，因为我们只保存集合。

from numpy import *

def loadDataSet():
    return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]

dataSet=loadDataSet()
dataSet

def createC1(dataSet): #生成只包含一个元素的项集的集合C1
    C1 = []
    for transaction in dataSet:
        for item in transaction:
            if not [item] in C1:
                C1.append([item])

    C1.sort()
    return map(frozenset, C1)#use frozen set so we
                            #can use it as a key in a dict
C1=createC1(dataSet)
C1
D=map(set,dataSet)
D

#计算Ck的项集的在数据集D中的支持度support,并检查数据确保每个项集都是频繁的
def scanD(D, Ck, minSupport):
    """
    D:Lst[frozenset]
    Ck:Lst[frozenset]
    minSupport:int
    """
    ssCnt = {} #统计Ck中的项在D中的项中出现的次数
    for tid in D:
        for can in Ck:
            if can.issubset(tid): #如果can是tid的子集
                ssCnt[can]=ssCnt.get(can,0)+1
#            if can.issubset(tid):
#                if not ssCnt.has_key(can): ssCnt[can]=1
#                else: ssCnt[can] += 1
    numItems = float(len(D)) #D中共有多少条记录
    retList = []
    supportData = {}
    for key in ssCnt:
        support = ssCnt[key]/numItems #计算支持度：数据集中包含该项集的记录所占的比例
        if support >= minSupport:
            retList.append(key)
#            retList.insert(0,key)
        supportData[key] = support
    return retList, supportData

L1,suppData0=scanD(D,C1,0.5)
print(L1)
print(suppData0)

def aprioriGen(Lk, k): #creates Ck：这里k表示一个项集中包含几个元素
    """
    Lk: List(frozenset)
    """
    retList = []
    lenLk = len(Lk)
    for i in range(lenLk):
        for j in range(i+1, lenLk):
            L1 = list(Lk[i])[:k-2]; L2 = list(Lk[j])[:k-2]
            L1.sort(); L2.sort()
            if L1==L2: #if first k-2 elements are equal
                retList.append(Lk[i] | Lk[j]) #set union
                """
                判断Lk集合的前k-2个元素相同，然后将Lk[i],Lk[j]合并
                这就能保证后面生成的L(k+1)集合中的项集中的元素个数为k+1

                这里k-2用于定位，举个栗子，当k=3，Lk=[{1,2},{1,3},{1,5},{2,3},{2,5},{3,5}]
                此时就判断Lk[i][1]和Lk[][1]即项集的第1个元素是否相等来决定是否将它们合并
                从而retList=[{1,2,3},{1,3,5},{1,2,5},{2,3,5}]

                若k=4，就判断Lk[i]和Lk[j]的前2个元素是否相等，
                Lk是输入，所有项集的元素都是k-1个
                因为我们要生成含有k个元素的所有项集的集合retList
                所以需要前k-2个元素相等，最后一个元素不相等，这样合并起来刚好有k个元素
                """
    return retList

def apriori(dataSet, minSupport = 0.5):
    C1 = createC1(dataSet)
    D = map(set, dataSet)
    L1, supportData = scanD(D, C1, minSupport)
    L = [L1]
    k = 2
    #下面利用L(k-1)来构建L(k),并添加新支持度字典数据
    while (len(L[k-2]) > 0): #当集合中项的个数大于0时
        Ck = aprioriGen(L[k-2], k) #构建一个k个项组成的候选项集的列表
        Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport)#scan DB to get Lk
        supportData.update(supK) #将生成的新的支持度的字典添加进原来的包含支持度的字典中
        L.append(Lk) #
        k += 1 #k用于定位到相应的L的位置上，即当计算L2时定位到L[0],因为L[0]表示的是L1
    return L, supportData

L,suppData=apriori(dataSet,minSupport = 0.5)
print(L)
print(suppData)

aprioriGen(L[0], 2)
L,suppData=apriori(dataSet,minSupport=0.7)
print(L)
print(suppData)

def generateRules(L, supportData, minConf=0.7):  #supportData is a dict coming from scanD
    bigRuleList = []
    for i in range(1, len(L)):#only get the sets with two or more items
        i=2
        for freqSet in L[i]:
            H = [frozenset([item]) for item in freqSet]
            if (i > 1):
                rulesFromConseq(freqSet, H, supportData, bigRuleList, minConf)
                """
                当项集中的元素个数大于2时，调用rulesFromConseq
                rulesFromConseq：
                调用aprioriGen来生成conseq，便于生成不重复的关联规则
                根据关联规则调用calcConf计算conf
                """
            else:
                calcConf(freqSet, H, supportData, bigRuleList, minConf)
                """
                当项集中的元素个数等于2时，调用calcConf(筛选大于minconf的项集)
                """
    return bigRuleList         

def calcConf(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7):
    prunedH = [] #create new list to return
    for conseq in H:
        conf = supportData[freqSet]/supportData[freqSet-conseq] #calc confidence
        if conf >= minConf:
            print(freqSet-conseq,‘-->‘,conseq,‘conf:‘,conf)
            brl.append((freqSet-conseq, conseq, conf))
            prunedH.append(conseq)
    return prunedH

def rulesFromConseq(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7):
    m = len(H[0])
    if (len(freqSet) > (m + 1)): #try further merging
        Hmp1 = aprioriGen(H, m+1)#create Hm+1 new candidates
        Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf)
        if (len(Hmp1) > 1):    #need at least two sets to merge
            #再对大于1个元素的频繁项集再细分计算关联规则
            rulesFromConseq(freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf)

def pntRules(ruleList, itemMeaning):
    for ruleTup in ruleList:
        for item in ruleTup[0]:
            print itemMeaning[item]
        print "           -------->"
        for item in ruleTup[1]:
            print itemMeaning[item]
        print "confidence: %f" % ruleTup[2]
        print       #print a blank line

L,suppData=apriori(dataSet,minSupport = 0.5)
rules=generateRules(L,suppData,minConf=0.7)

算法介绍

算法利用Apriori原理，第1步，得到频繁集（计算支持度）；第2步，从频繁集中挖掘关联规则（计算可信度）。

• 支持度support：数据集中包含该项集的记录占总记录的比例，即用于度量一个集合在原始数据种出现的频率
• 可信度confidence：一条规则P→H的可信度的计算公式为 support({P,H})/support({P})
• 频繁集frequent item sets：是指经常出现在一块的物品的集合
• 关联规则association rules：是指两个物品间可能存在很强的关系

Apriori原理是指，一个项集是频繁的，那么这个项集的子集也是频繁的；反过来，一个项集是非频繁的，那么包含这个项集的超级也是非频繁的。利用Apriori原理可以减少在数据库上进行检查的集合的数目。

应用于购物（比如关联分析中著名的例子是啤酒与尿布，说的是美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒），还可以应用于搜索引擎中的查询词之间的关联规则。

示例：发现毒蘑菇的相似特征

mushroom.dat的前几行如下：

1 3 9 13 23 25 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 113 
2 3 9 14 23 26 34 36 39 40 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 114 
2 4 9 15 23 27 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 
1 3 10 15 23 25 34 36 38 41 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 113 
2 3 9 16 24 28 34 37 39 40 53 54 59 63 67 76 85 86 90 94 99 109 114

第1个特征的值为1和2分别表示有毒和无毒 。下一个特征是蘑菇伞的形状，有六种可能的值，分别用整数3-8表示。

为了找到毒蘑菇中存在的公共特征，可以运用Apriori算法来寻找包含特征值为2的频繁项集。

mushDatSet=[line.split() for line in open(‘mushroom.dat‘).readlines()]
L,suppData=apriori.apriori(mushDatSet,minSupport=0.3)
for item in L[1]:
    if item.intersection(‘2‘):print(item) #查看与特征值2相交的item

结果如下：

frozenset([‘2‘, ‘59‘])
frozenset([‘39‘, ‘2‘])
frozenset([‘2‘, ‘67‘])
frozenset([‘2‘, ‘34‘])
frozenset([‘2‘, ‘23‘])
frozenset([‘2‘, ‘86‘])
frozenset([‘76‘, ‘2‘])
frozenset([‘90‘, ‘2‘])
frozenset([‘2‘, ‘53‘])
frozenset([‘93‘, ‘2‘])
frozenset([‘63‘, ‘2‘])
frozenset([‘2‘, ‘28‘])
frozenset([‘2‘, ‘85‘])
frozenset([‘2‘, ‘36‘])

接下来你需要观察这些特征，以便了解毒蘑菇的哪些方面，如果看到其中任何一个特征就不要吃这些蘑菇了。当然，尽管上述这些特征在毒蘑菇中很普遍，但是没有这些特征并不意味着该蘑菇就是无毒可食用的。

示例：发现国会投票中的模式（略）

需要注册自己的key，故略去。

注：

• python中frozenset类型，是指被“冰冻”的集合，就是说它们是不可改变的，用户不能修改它们。frozenset和set的还有个区别是frozenset可以作为字典的键值使用。
• python中的List.append(obj)，List.extend(obj)，List.insert(index,obj)之间的区别是，append是在列表末尾添加一个新元素obj，extend是在列表末尾添加obj中的所有元素，inset是在特定的位置添加一个新元素。
• 参照该页面了解votesmart包。
• 有一个组织（致力于将政府数据公开化的组织）是智能投票工程Project Vote Smart，它提供了一个公共的API，可以方便我们从votesmart.org获取数据。第一，安装python-votesmart，第二，获得API key（需要在http://votesmart.org/share/api/register申请自己的key），这样就可以使用votesmartAPI了。
• python中set集合运算

原文地址：https://www.cnblogs.com/pandas-blue/p/11628398.html