【源码】基于Python的关联规则挖掘算法

项目简介

本项目基于Python实现关联规则挖掘算法，运用Apriori算法从数据集中挖掘频繁项集并生成关联规则。项目目的是助力用户理解和应用关联规则挖掘技术，可应用于数据分析、市场分析和推荐系统等领域。

项目的主要特性和功能

1. 频繁项集挖掘：利用Apriori算法从数据集找出所有频繁项集，支持自定义最小支持度来筛选符合条件的频繁项集。
2. 关联规则生成：从频繁项集中生成关联规则，计算每条规则的可信度，支持自定义最小可信度筛选规则。
3. 数据集处理：具备数据集加载和预处理功能，可从文本文件读取数据并转换为适合算法处理的格式。
4. 示例应用：提供蘑菇数据集等示例，用于演示从实际数据中挖掘关联规则。

安装使用步骤

1. 已下载本项目的源码文件。
2. 确保安装Python环境，安装必要依赖库numpy，使用以下命令安装： bash pip install numpy
3. 打开终端或命令行，导航到项目目录，运行以下命令执行示例代码： bash python 4.关联规则/association.py 根据提示输入最小支持度和最小可信度，程序将输出频繁项集和关联规则。
4. 若使用自定义数据集，将数据集文件放于项目目录下，修改代码的数据加载部分以读取新数据集，确保数据集格式为列表的列表，每个内部列表代表一个事务。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】