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基于FP-Growth算法的关联规则挖掘

基于FP-Growth算法的关联规则挖掘

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使用Pyfpgrowth进行关联规则挖掘

Pyfpgrowth是一个用于实现FP-Growth算法的Python库，可以高效地挖掘频繁项集和关联规则。

安装:

pip install pyfpgrowth

使用:

import pyfpgrowth

# 示例交易数据
transactions = [[1, 2, 5], [2, 4], [2, 3], [1, 2, 4], [1, 3], [2, 3], [1, 2, 3, 5], [1, 2, 3]]

# 寻找支持度大于等于3的频繁项集
patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(transactions, 3)

# 生成置信度大于等于0.8的关联规则
rules = pyfpgrowth.generate_association_rules(patterns, 0.8)

print("频繁项集:", patterns)
print("关联规则:", rules)

代码说明:

  • transactions: 包含交易数据的列表，每个交易表示为一个项目ID列表。
  • find_frequent_patterns(transactions, support): 返回支持度大于等于support的频繁项集。
  • generate_association_rules(patterns, confidence): 从频繁项集中生成置信度大于等于confidence的关联规则。
rar 文件大小：20.15KB