Apriori2(关联规则)

上一节我们讨论了频繁项集，这一节我们就用频繁项集挖掘关联规则，频繁项集有支持度的指标，关联规则则有可信度的指标，关于支持度一看很类似贝叶斯公式：{尿布，啤酒}/{尿布}这就算出了尿布的支持度。接下来就来看一看

def generateRules(L, supportData, minConf=0.7):
bigRuleList = []
for i in range(1, len(L)):
for freqSet in L[i]:
H1 = [frozenset([item]) for item in freqSet]
if (i > 1):
rulesFromConseq(freqSet, H1, supportData, bigRuleList, minConf)
else:
calcConf(freqSet, H1, supportData, bigRuleList, minConf)
return bigRuleList

def calcConf(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7):
prunedH = []
for conseq in H:
conf = supportData[freqSet]/supportData[freqSet-conseq]
if conf >= minConf:
print freqSet-conseq,'-->',conseq,'conf:',conf
brl.append((freqSet-conseq, conseq, conf))
prunedH.append(conseq)
return prunedH

def rulesFromConseq(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7):
m = len(H[0])
if (len(freqSet) > (m + 1)):
Hmp1 = aprioriGen(H, m+1)
Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf)
if (len(Hmp1) > 1):
rulesFromConseq(freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf)

上面第一个函数有三个参数，频繁项集列表，包含那些频繁项集支持数据的字典，最小可信度。这里首先是只获取两个以上元素的集合。如果只有两个就使用第二个函数，如果有多个就用第三个函数，先来看第二个函数，这里的支持度数据是从前面函数中返回的所以这里可以很简单的算出可信度的值。如果可信度大于最小可信度就输出。第三个函数用来计算元素个数较多的情况，函数先计算出H中的频繁项集的大小，如果频繁项集太大就进行进一步合并，用第二个函数算出可信度，按照这个规则进行迭代处理。