python使用Apriori算法进行关联性解析

下面详细讲解一下“python使用Apriori算法进行关联性解析”的完整攻略。

一、什么是关联性分析和Apriori算法

1.1 关联性分析

关联性分析(Association Analysis)是一种寻找事物之间依存关系的方法,是数据挖掘领域中的一种常用方法。在销售、广告、推荐等领域具有广泛的应用。

关联性分析的基本目的是找出每个物品之间的关系,比如商品购买记录中,伴随出现的商品之间存在什么样的关系。

1.2 Apriori算法

Apriori算法是一种用于关联性分析的经典算法,是由Agrawal和Srikant在1994年提出的。Apriori算法主要包括如下两个步骤:

  1. 扫描数据集,得到所有频繁项集(包含上述至少两个物品同时出现的项集);
  2. 根据频繁项集生成关联规则。

二、使用Apriori算法进行关联性分析

现在我们来使用Python来实现关联性分析的过程,具体的步骤如下所示:

2.1 安装Apriori算法库

Python有apriori算法库,我们只需要安装这个库就可以使用Apriori算法进行关联性分析了。在命令行中使用如下命令来安装:

!pip install apriori

2.2 数据准备

在开始之前,我们需要准备好数据。假设我们现在有一个超市的销售数据(transactions.csv),数据格式如下:

milk,bread,butter
bread,butter,tea
milk,bread,tea,butter

这个数据集中列举了三次购物的商品,每次购物都是以逗号分隔的。现在我们需要把这个数据读入到Python中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('transactions.csv', header=None)

2.3 使用Apriori算法计算频繁项集

在这一步中,我们需要使用Apriori算法,对购物记录进行频繁项集的计算。

from apriori import apriori

frequent_items = apriori(df.values, min_support=0.5, verbose=True)

使用Apriori算法计算频繁项集需要输入几个参数:

  • data: 输入的数据,格式为二维列表;
  • min_support: 最小支持度,即出现次数占总次数的比例,默认0.5;
  • verbose: 是否打印详细过程,默认False。

运行完这个算法后,我们会得到一个包含所有频繁项集的列表frequent_items。

2.4 生成关联规则

根据上面得到的频繁项集,我们可以再利用Apriori算法,生成关联规则。

from apriori import apriori
from apriori import rules_from_conseqences

frequent_items = apriori(df.values, min_support=0.5, verbose=True)

rules = rules_from_conseqences(frequent_items, 0.7)

这里,我们使用了rules_from_conseqences函数来生成关联规则。它需要两个参数:

  • frequent_items: 频繁项集,和我们上面计算频繁项集得到的那个变量一样;
  • min_confidence: 最小置信度,默认为0.7。

2.5 输出关联规则

最后,我们可以使用如下代码来输出得到的关联规则。

for rule in rules:
    print(rule)

这个代码会依次输出每条关联规则,每条规则的格式为: {物品1, 物品2} -> {物品3},后面的置信度是float类型的。

三、示例说明

3.1 示例1

现在我们用一个更大的示例来说明关联性分析的过程。假设我们现在有一个包含100个实例和100个特征的数据集,每个特征都是二元属性,即每个特征的取值都是“是”或“否”,数据集被存储在csv文件中(data.csv)。

import pandas as pd
from apriori import apriori
from apriori import rules_from_conseqences

df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

frequent_items = apriori(df.values, min_support=0.5, verbose=True)

rules = rules_from_conseqences(frequent_items, 0.7)

for rule in rules:
    print(rule)

3.2 示例2

另外,我们可以使用一个更常见的实例来说明关联性分析的过程,就是还是购物数据集。

购物数据集就是在一个超市里面,顾客买了不同的物品,我们需要分析每个物品之间存在什么样的关联性。

下面是购物数据集(transactions.csv)的某一部分:

milk,bread,butter
bread,butter,tea
milk,bread,tea,butter

现在我们就可以使用Apriori算法,对购物数据集进行关联性分析,得到购物中的商品之间的关系规则。具体代码如下:

import pandas as pd
from apriori import apriori
from apriori import rules_from_conseqences

df = pd.read_csv('transactions.csv', header=None)

frequent_items = apriori(df.values, min_support=0.5, verbose=True)

rules = rules_from_conseqences(frequent_items, 0.7)

for rule in rules:
    print(rule)

以上两个示例都演示了使用Apriori算法进行关联性分析的过程。

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