本文主要给大家讲解了Apriori算法的基础知识以及Apriori算法python中的实现过程，以下是所有内容：
1. Apriori算法简介
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找L3，知道找不到频繁K-项集，找到每个Lk需要一次数据库扫描。注意：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。Apriori性质通过减少搜索空间，来提高频繁项集逐层产生的效率。Apriori算法由连接和剪枝两个步骤组成。
2. Apriori算法步骤
根据一个实例来解释：下图是一个交易单，I1至I5可看作5种商品。下面通过频繁项集合来找出关联规则。
假设我们的最小支持度阈值为2，即支持度计数小于2的都要删除。
上表第一行（第一项交易）表示：I1和I2和I5一起被购买。
C1至L1的过程： 只需查看支持度是否高于阈值，然后取舍。上图C1中所有阈值都大于2，故L1中都保留。
L1至C2的过程分三步：
遍历产生L1中所有可能性组合，即（I1,I2）...（I4,I5 ) 对便利产生的每个组合进行拆分，以保证频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。即对于（I1，I2）来说进行拆分为I1，I2.由于I1和I2在L1中都为频繁项，所以这一组合保留。对于剩下的C2根据原数据集中进行支持度计数
C2至L2的过程： 只需查看支持度是否高于阈值，然后取舍。
L2至C3的过程：
还是上面的步骤。首先生成（1，2，3）、（1，2，4）、（1，2，5）....为什么最后只剩（1，2，3）和（1，2，5）呢？因为剪枝过程：（1，2，4）拆分为（1，2）和（1，4）和（2，4）.然而（1，4）在L2中不存在，即非频繁项。所有剪枝删除。然后对C3中剩下的组合进行计数。发现（1，2，3）和（1，2，5）的支持度2。迭代结束。
所以算法过程就是 Ck - Lk - Ck+1 的过程：
3.Apriori算法实现
- # -*- coding: utf-8 -*-
- """
- Created on Sat Dec 9 15:33:45 2017
- @author: LPS
- """
- import numpy as np
- from itertools import combinations # 迭代工具
- data = [[1,2,5], [2,4], [2,3], [1,2,4], [1,3], [2,3], [1,3], [1,2,3,5], [1,2,3]]
- minsp = 2
- d = []
- for i in range(len(data)):
- d.extend(data[i])
- new_d = list(set(d))
- def satisfy(s, s_new, k): # 更新确实存在的L
- e =[]
- ss_new =[]
- for i in range(len(s_new)):
- for j in combinations(s_new[i], k): # 迭代产生所有元素可能性组合
- e.append(list(j))
- if ([l for l in e if l not in s]) ==[] :
- ss_new.append(s_new[i])
- e = []
- return ss_new # 筛选满足条件的结果
- def count(s_new): # 返回narray格式的C
- num = 0
- C = np.copy(s_new)
- C = np.column_stack((C, np.zeros(C.shape[0])))
- for i in range(len(s_new)):
- for j in range(len(data)):
- if ([l for l in s_new[i] if l not in data[j]]) ==[] :
- num = num+1
- C[i,-1] = num
- num = 0
- return C
- def limit(L): # 删掉不满足阈值的C
- row = []
- for i in range(L.shape[0]):
- if L[i,-1] < minsp :
- row.append(i)
- L = np.delete(L, row, 0)
- return L
- def generate(L, k): # 实现由L至C的转换
- s = []
- for i in range(L.shape[0]):
- s.append(list(L[i,:-1]))
- s_new = []
- # L = L.delete(L, -1, 1)
- # l = L.shape[1]
- for i in range(L.shape[0]-1):
- for j in range(i+1, L.shape[0]):
- if (L[j,-2]>L[i,-2]):
- t = list(np.copy(s[i]))
- t.append(L[j,-2])
- s_new.append(t) # s_new为列表
- s_new = satisfy(s, s_new, k)
- C = count(s_new)
- return C
- # 初始的C与L
- C = np.zeros([len(new_d), 2])
- for i in range(len(new_d)):
- C[i:] = np.array([new_d[i], d.count(new_d[i])])
- L = np.copy(C)
- L = limit(L)
- # 开始迭代
- k = 1
- while (np.max(L[:,-1]) > minsp):
- C = generate(L, k) # 由L产生C
- L = limit(C) # 由C产生L
- k = k+1
- # 对最终结果去重复
- print((list(set([tuple(t) for t in L])))
- # 结果为 [(1.0, 2.0, 3.0, 2.0), (1.0, 2.0, 5.0, 2.0)]
原文链接：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8013036.html
