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“““
Created?on?Mon?Apr?16?09:55:00?2018

@author:?wzh
“““
#導(dǎo)入需要的模塊

import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np

#函數(shù)定義

def?createC1（dataSet）:
????“““利用原始數(shù)據(jù)生成1項(xiàng)集（包含一個(gè)元素的子集）
????dataSet為我們需要輸入的原始數(shù)據(jù)“““
????C0=[]
????for?transaction?in?dataSet:
????????for?item?in?transaction:?
????????????if?not?[item]?in?C0:
????????????????C0.append（[item]）
????
????C0.sort（）
????C1?=?list（map（frozensetC0））?#將C1.list每個(gè)元素轉(zhuǎn)換為hashable的frozenset
????return?C1

def?scanD（DckminSupport）:
????“““掃描之前得到的k項(xiàng)集（包含k個(gè)元素的子集），輸出支持度大于最小支持度的頻繁k項(xiàng)集（最小支持度用來控制最后輸出的總數(shù)據(jù)量）和頻繁k項(xiàng)集的支持度
????D為我們的原始數(shù)據(jù)，ck為之前得到的k項(xiàng)集，minSupport為我們希望用來控制數(shù)據(jù)量的最小支持度“““
????ssCnt={}?#新建字典存儲k項(xiàng)集和每個(gè)k項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率
????for?tid?in?D:
????????for?can?in?ck:
????????????if?can.issubset（tid）:
????????????????if?can?in?ssCnt:
????????????????????ssCnt[can]?+=?1
????????????????else:?
????????????????????ssCnt[can]?=?1
????
????numItem=float（len（D））
????retList=[]
????supportData={}?#計(jì)算k項(xiàng)集的支持度，判斷是否大于最小支持度
????for?key?in?ssCnt:
????????support=ssCnt[key]/numItem
????????if?support>=minSupport:
????????????retList.insert（0key）
????????????supportData[key]=support
????????????
????return?retListsupportData#返回頻繁k項(xiàng)集，相應(yīng)支持度

def?aprioriGen（Lkk）:
????“““利用遞推的方法，利用k-1項(xiàng)集的并集來生成k項(xiàng)集
????Lk為我們輸入的k-1項(xiàng)集“““
????retList=[]
????lenLk=len（Lk）
????for?i?in?range（lenLk）:
????????for?j?in?range（i+1lenLk）:
????????????L1=list（Lk[i]）[:k-2]
????????????L2=list（Lk[j]）[:k-2]
????????????L1.sort（）
????????????L2.sort（）#排序
????????????if?L1==L2:#比較ij前k-1個(gè)項(xiàng)若相同，和合并它倆
????????????????retList.append（Lk[i]?|?Lk[j]）#加入新的k項(xiàng)集?
????return?retList

def?apriori（dataSetminSupport）:
????“““Apriori算法的主要邏輯函數(shù)，利用遞推生成我們需要的所有頻繁項(xiàng)集，并計(jì)算其支持度
????dataSet為原始數(shù)據(jù)，minSupport為最小支持度“““
????C1=createC1（dataSet）
????D=list（map（setdataSet））
????L1supportData=scanD（DC1minSupport）#利用k項(xiàng)集生成頻繁k項(xiàng)集（即滿足最小支持率的k項(xiàng)集）
????L=[L1]#L保存所有頻繁項(xiàng)集
????
????k=2
????while（len（L[k-2]）>0）:#直到頻繁k-1項(xiàng)集為空
????????Ck=aprioriGen（L[k-2]k）#利用頻繁k-1項(xiàng)集?生成k項(xiàng)集
????????LksupK=?scanD（DCkminSupport）?#從k項(xiàng)集中篩選出頻繁k項(xiàng)集
????????supportData.update（supK）#保存新的頻繁項(xiàng)集與其支持度
????????L.append（Lk）#保存頻繁k項(xiàng)集
????????k+=1
????return?LsupportData#返回所有頻繁項(xiàng)集，與其相應(yīng)的支持度

def?calcConf（freqSetHsupportDatabrlminConf=0.1）:
????“““計(jì)算并輸出我們需要的各個(gè)項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即置信度
????freqSet為我們要處理的單個(gè)頻繁集，H為可以用來修建freqSet的所有子集構(gòu)成的列表
????supportData為之前得到的存儲頻繁項(xiàng)集和相應(yīng)支持度的字典，brl為已有的規(guī)則集
????minConf為控制輸出數(shù)據(jù)量的最小支持度，我們這里將其定為0.1“““
????prunedH=[]
????for?conseq?in?H:#后件中的每個(gè)元素
????????conf=supportData[freqSet]/supportData[freqSet-conseq]
????????if?conf>=minConf:
????????????print?（freqSet-conseq‘-->‘conseq‘conf:‘conf）
????????????brl.append（（freqSet-conseqconseqconf））#添加入規(guī)則集中
????????????prunedH.append（conseq）#添加入被修剪過的H中
????return?prunedH?#?返回修建后的子集列表

def?rulesFromConseq（freqSetHsupportDatabrlminConf=0.1）:?
????“““遞歸邏輯函數(shù)，對于我們所有的頻繁集，計(jì)算其和其修剪后的子集之間的置信度
????freqSet為我們要處理的單個(gè)頻繁集，H為可以用來修建freqSet的所有子集構(gòu)成的列表
???