Python 示例展示了关联规则算法 Apriori 的实现。

简介：
首先，需要导入包含apriori算法的mlxtend库，通过命令“pip install mlxtend”进行安装。随后，利用apriori算法进行关联规则分析，具体实现代码如下所示。该代码中，数据集采用本博客“机器学习算法——关联规则”部分提供的示例数据集进行处理，以便于参考。在关联规则分析过程中，设置了最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1，以及最小提升度（lift）为1.0。这些参数的设定旨在对数据集执行关联规则分析并提取出具有潜在价值的规则。代码中使用了mlxtend.preprocessing模块中的TransactionEncoder对数据进行预处理，并利用mlxtend.frequent_patterns模块中的apriorifunction执行关联规则挖掘。