山东天成水利建设 网站,怎么注册一个软件平台,网站广告基本防护怎么做,同一虚拟空间做两个网站代码中Ci表示候选频繁i项集#xff0c;Li表示符合条件的频繁i项集 # codingutf-8 def createC1(dataSet): # 构建所有1项候选项集的集合 C1 [] for transaction in dataSet: for item in transaction: if [item] not in C1: … 代码中Ci表示候选频繁i项集Li表示符合条件的频繁i项集 # codingutf-8 def createC1(dataSet): # 构建所有1项候选项集的集合 C1 [] for transaction in dataSet: for item in transaction: if [item] not in C1: C1.append([item]) # C1添加的是列表对于每一项进行添加[[1], [2], [3], [4], [5]] #print(C1:,C1) return list(map(frozenset, C1)) # 使用frozenset被“冰冻”的集合为后续建立字典key-value使用。 ###由候选项集生成符合最小支持度的项集L。参数分别为数据集、候选项集列表最小支持度 ###如 ###C3: [frozenset({1, 2, 3}), frozenset({1, 3, 5}), frozenset({2, 3, 5})] ###L3: [frozenset({2, 3, 5})] def scanD(D, Ck, minSupport): ssCnt {} for tid in D: # 对于数据集里的每一条记录 for can in Ck: # 每个候选项集can if can.issubset(tid): # 若是候选集can是作为记录的子集那么其值1,对其计数 if not ssCnt.__contains__(can): # ssCnt[can] ssCnt.get(can,0)1一句可破没有的时候为0,加上1,有的时候用get取出加1 ssCnt[can] 1 else: ssCnt[can] 1 numItems float(len(D)) retList [] supportData {} for key in ssCnt: support ssCnt[key] / numItems # 除以总的记录条数即为其支持度 if support minSupport: retList.insert(0, key) # 超过最小支持度的项集将其记录下来。 supportData[key] support return retList, supportData ###由Lk生成K项候选集Ck ###如由L2: [frozenset({3, 5}), frozenset({2, 5}), frozenset({2, 3}), frozenset({1, 3})] ###生成 ###C3: [frozenset({1, 2, 3}), frozenset({1, 3, 5}), frozenset({2, 3, 5})] def aprioriGen(Lk, k): retList [] lenLk len(Lk) for i in range(lenLk): for j in range(i 1,lenLk): if len(Lk[i] | Lk[j])k: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return list(set(retList)) ####生成所有频繁子集 def apriori(dataSet, minSupport0.5): C1 createC1(dataSet) D list(map(set, dataSet)) L1, supportData scanD(D, C1, minSupport) L [L1] # L将包含满足最小支持度即经过筛选的所有频繁n项集这里添加频繁1项集 k 2 while (len(L[k - 2]) 0): # k2开始由频繁1项集生成频繁2项集直到下一个打的项集为空 Ck aprioriGen(L[k - 2], k) Lk, supK scanD(D, Ck, minSupport) supportData.update(supK) # supportData为字典存放每个项集的支持度并以更新的方式加入新的supK L.append(Lk) k 1 return L, supportData if __name__ __main__: dataSet [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] D list(map(set, dataSet)) L,suppData apriori(dataSet) print(L:,L) print(suppData:,suppData) C1 createC1(dataSet) L1, supportData1 scanD(D, C1, 0.5) print(C1:,C1) print(L1:,L1) print(supportData1:,supportData1) C2 aprioriGen(L1, 2) L2, supportData2 scanD(D, C2, 0.5) print(C2:,C2) print(L2:,L2) print(supportData2:www.gcyl152.com/,supportData2) C3 aprioriGen(L2, 3) L3, supportData3 www.michenggw.com scanD(D, C3, 0.5) print(C3:,C3) print(L3:,L3) print(supportData3:,supportData3) 最终得到的所有支持度大于0.5的频繁子集及其支持度如下 frozenset({1})www.mcyllpt.com/ : 0.5, frozenset({3}): 0.75, frozenset({4}): 0.25, frozenset({2}): 0.75, frozenset({5}): 0.75, frozenset({1, 3}): 0.5, frozenset({2, 3}): 0.5, frozenset({2, 5}): 0.75, frozenset({3, 5}): 0.5, frozenset({1, 2}): 0.25, frozenset({1, 5}): 0.25, frozenset({2, 3, 5}): 0.5, frozenset({1, 2, 3}): 0.25, frozenset({1, 3, 5}): 0.25 转载于:https://www.cnblogs.com/qwangxiao/p/10121889.html
