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。