急需C++实现的Apriori算法代码

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算法实现

（一）核心类

Apriori算法的核心实现类为AprioriAlgorithm，实现的Java代码如下所示：

package org.shirdrn.datamining.association;

import java.util.HashMap;

import java.util.HashSet;

import java.util.Iterator;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

import java.util.TreeMap;

/**

* B关联规则挖掘：Apriori算法/B

*

* P该算法基本上按照Apriori算法的基本思想来实现的。

*

* @author shirdrn

* @date 2009/07/22 22:56:23

* @msn shirdrn#hotmail.com(#→@)

* @qq 187071722

*/

public class AprioriAlgorithm {

private MapInteger, SetString txDatabase; // 事务数据库

private Float minSup; // 最小支持度

private Float minConf; // 最小置信度

private Integer txDatabaseCount; // 事务数据库中的事务数

private MapInteger, SetSetString freqItemSet; // 频繁项集集合

private MapSetString, SetSetString assiciationRules; // 频繁关联规则集合

public AprioriAlgorithm(

MapInteger, SetString txDatabase,

Float minSup,

Float minConf) {

this.txDatabase = txDatabase;

this.minSup = minSup;

this.minConf = minConf;

this.txDatabaseCount = this.txDatabase.size();

freqItemSet = new TreeMapInteger, SetSetString();

assiciationRules = new HashMapSetString, SetSetString();

}

/**

* 扫描事务数据库，计算频繁1-项集

* @return

*/

public MapSetString, Float getFreq1ItemSet() {

MapSetString, Float freq1ItemSetMap = new HashMapSetString, Float();

MapSetString, Integer candFreq1ItemSet = this.getCandFreq1ItemSet();

IteratorMap.EntrySetString, Integer it = candFreq1ItemSet.entrySet().iterator();

while(it.hasNext()) {

Map.EntrySetString, Integer entry = it.next();

// 计算支持度

Float supported = new Float(entry.getValue().toString())/new Float(txDatabaseCount);

if(supported=minSup) {

freq1ItemSetMap.put(entry.getKey(), supported);

}

}

return freq1ItemSetMap;

}

/**

* 计算候选频繁1-项集

* @return

*/

public MapSetString, Integer getCandFreq1ItemSet() {

MapSetString, Integer candFreq1ItemSetMap = new HashMapSetString, Integer();

IteratorMap.EntryInteger, SetString it = txDatabase.entrySet().iterator();

// 统计支持数，生成候选频繁1-项集

while(it.hasNext()) {

Map.EntryInteger, SetString entry = it.next();

SetString itemSet = entry.getValue();

for(String item : itemSet) {

SetString key = new HashSetString();

key.add(item.trim());

if(!candFreq1ItemSetMap.containsKey(key)) {

Integer value = 1;

candFreq1ItemSetMap.put(key, value);

}

else {

Integer value = 1+candFreq1ItemSetMap.get(key);

candFreq1ItemSetMap.put(key, value);

}

}

}

return candFreq1ItemSetMap;

}

/**

* 根据频繁(k-1)-项集计算候选频繁k-项集

*

* @param m 其中m=k-1

* @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集

* @return

*/

public SetSetString aprioriGen(int m, SetSetString freqMItemSet) {

SetSetString candFreqKItemSet = new HashSetSetString();

IteratorSetString it = freqMItemSet.iterator();

SetString originalItemSet = null;

while(it.hasNext()) {

originalItemSet = it.next();

IteratorSetString itr = this.getIterator(originalItemSet, freqMItemSet);

while(itr.hasNext()) {

SetString identicalSet = new HashSetString(); // 两个项集相同元素的集合(集合的交运算)

identicalSet.addAll(originalItemSet);

SetString set = itr.next();

identicalSet.retainAll(set); // identicalSet中剩下的元素是identicalSet与set集合中公有的元素

if(identicalSet.size() == m-1) { // (k-1)-项集中k-2个相同

SetString differentSet = new HashSetString(); // 两个项集不同元素的集合(集合的差运算)

differentSet.addAll(originalItemSet);

differentSet.removeAll(set); // 因为有k-2个相同，则differentSet中一定剩下一个元素，即differentSet大小为1

differentSet.addAll(set); // 构造候选k-项集的一个元素(set大小为k-1,differentSet大小为k)

candFreqKItemSet.add(differentSet); // 加入候选k-项集集合

}

}

}

return candFreqKItemSet;

}

/**

* 根据一个频繁k-项集的元素(集合)，获取到频繁k-项集的从该元素开始的迭代器实例

* @param itemSet

* @param freqKItemSet 频繁k-项集

* @return

*/

private IteratorSetString getIterator(SetString itemSet, SetSetString freqKItemSet) {

IteratorSetString it = freqKItemSet.iterator();

while(it.hasNext()) {

if(itemSet.equals(it.next())) {

break;

}

}

return it;

}

/**

* 根据频繁(k-1)-项集，调用aprioriGen方法，计算频繁k-项集

*

* @param k

* @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集

* @return

*/

public MapSetString, Float getFreqKItemSet(int k, SetSetString freqMItemSet) {

MapSetString, Integer candFreqKItemSetMap = new HashMapSetString, Integer();

// 调用aprioriGen方法，得到候选频繁k-项集

SetSetString candFreqKItemSet = this.aprioriGen(k-1, freqMItemSet);

// 扫描事务数据库

IteratorMap.EntryInteger, SetString it = txDatabase.entrySet().iterator();

// 统计支持数

while(it.hasNext()) {

Map.EntryInteger, SetString entry = it.next();

IteratorSetString kit = candFreqKItemSet.iterator();

while(kit.hasNext()) {

SetString kSet = kit.next();

SetString set = new HashSetString();

set.addAll(kSet);

set.removeAll(entry.getValue()); // 候选频繁k-项集与事务数据库中元素做差元算

if(set.isEmpty()) { // 如果拷贝set为空，支持数加1

if(candFreqKItemSetMap.get(kSet) == null) {

Integer value = 1;

candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);

}

else {

Integer value = 1+candFreqKItemSetMap.get(kSet);

candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);

}

}

}

}

// 计算支持度，生成频繁k-项集，并返回

return support(candFreqKItemSetMap);

}

/**

* 根据候选频繁k-项集，得到频繁k-项集

*

* @param candFreqKItemSetMap 候选k项集(包含支持计数)

*/

public MapSetString, Float support(MapSetString, Integer candFreqKItemSetMap) {

MapSetString, Float freqKItemSetMap = new HashMapSetString, Float();

IteratorMap.EntrySetString, Integer it = candFreqKItemSetMap.entrySet().iterator();

while(it.hasNext()) {

Map.EntrySetString, Integer entry = it.next();

// 计算支持度

Float supportRate = new Float(entry.getValue().toString())/new Float(txDatabaseCount);

if(supportRateminSup) { // 如果不满足最小支持度，删除

it.remove();

}

else {

freqKItemSetMap.put(entry.getKey(), supportRate);

}

}

return freqKItemSetMap;

}

/**

* 挖掘全部频繁项集

*/

public void mineFreqItemSet() {

// 计算频繁1-项集

SetSetString freqKItemSet = this.getFreq1ItemSet().keySet();

freqItemSet.put(1, freqKItemSet);

// 计算频繁k-项集(k1)

int k = 2;

while(true) {

MapSetString, Float freqKItemSetMap = this.getFreqKItemSet(k, freqKItemSet);

if(!freqKItemSetMap.isEmpty()) {

this.freqItemSet.put(k, freqKItemSetMap.keySet());

freqKItemSet = freqKItemSetMap.keySet();

}

else {

break;

}

k++;

}

}

/**

* P挖掘频繁关联规则

* P首先挖掘出全部的频繁项集，在此基础上挖掘频繁关联规则

*/

public void mineAssociationRules() {

freqItemSet.remove(1); // 删除频繁1-项集

IteratorMap.EntryInteger, SetSetString it = freqItemSet.entrySet().iterator();

while(it.hasNext()) {

Map.EntryInteger, SetSetString entry = it.next();

for(SetString itemSet : entry.getValue()) {

// 对每个频繁项集进行关联规则的挖掘

mine(itemSet);

}

}

}

/**

* 对从频繁项集集合freqItemSet中每迭代出一个频繁项集元素，执行一次关联规则的挖掘

* @param itemSet 频繁项集集合freqItemSet中的一个频繁项集元素

*/

public void mine(SetString itemSet) {

int n = itemSet.size()/2; // 根据集合的对称性，只需要得到一半的真子集

for(int i=1; i=n; i++) {

// 得到频繁项集元素itemSet的作为条件的真子集集合

SetSetString properSubset = ProperSubsetCombination.getProperSubset(i, itemSet);

// 对条件的真子集集合中的每个条件项集，获取到对应的结论项集，从而进一步挖掘频繁关联规则

for(SetString conditionSet : properSubset) {

SetString conclusionSet = new HashSetString();

conclusionSet.addAll(itemSet);

conclusionSet.removeAll(conditionSet); // 删除条件中存在的频繁项

confide(conditionSet, conclusionSet); // 调用计算置信度的方法，并且挖掘出频繁关联规则

}

}

}

/**

* 对得到的一个条件项集和对应的结论项集，计算该关联规则的支持计数，从而根据置信度判断是否是频繁关联规则

* @param conditionSet 条件频繁项集

* @param conclusionSet 结论频繁项集

*/

public void confide(SetString conditionSet, SetString conclusionSet) {

// 扫描事务数据库

IteratorMap.EntryInteger, SetString it = txDatabase.entrySet().iterator();

// 统计关联规则支持计数

int conditionToConclusionCnt = 0; // 关联规则(条件项集推出结论项集)计数

int conclusionToConditionCnt = 0; // 关联规则(结论项集推出条件项集)计数

int supCnt = 0; // 关联规则支持计数

while(it.hasNext()) {

Map.EntryInteger, SetString entry = it.next();

SetString txSet = entry.getValue();

SetString set1 = new HashSetString();

SetString set2 = new HashSetString();

set1.addAll(conditionSet);

set1.removeAll(txSet); // 集合差运算：set-txSet

if(set1.isEmpty()) { // 如果set为空，说明事务数据库中包含条件频繁项conditionSet

// 计数

conditionToConclusionCnt++;

}

set2.addAll(conclusionSet);

set2.removeAll(txSet); // 集合差运算：set-txSet

if(set2.isEmpty()) { // 如果set为空，说明事务数据库中包含结论频繁项conclusionSet

// 计数

conclusionToConditionCnt++;

}

if(set1.isEmpty() set2.isEmpty()) {

supCnt++;

}

}

// 计算置信度

Float conditionToConclusionConf = new Float(supCnt)/new Float(conditionToConclusionCnt);

if(conditionToConclusionConf=minConf) {

if(assiciationRules.get(conditionSet) == null) { // 如果不存在以该条件频繁项集为条件的关联规则

SetSetString conclusionSetSet = new HashSetSetString();

conclusionSetSet.add(conclusionSet);

assiciationRules.put(conditionSet, conclusionSetSet);

}

else {

assiciationRules.get(conditionSet).add(conclusionSet);

}

}

Float conclusionToConditionConf = new Float(supCnt)/new Float(conclusionToConditionCnt);

if(conclusionToConditionConf=minConf) {

if(assiciationRules.get(conclusionSet) == null) { // 如果不存在以该结论频繁项集为条件的关联规则

SetSetString conclusionSetSet = new HashSetSetString();

conclusionSetSet.add(conditionSet);

assiciationRules.put(conclusionSet, conclusionSetSet);

}

else {

assiciationRules.get(conclusionSet).add(conditionSet);

}

}

}

/**

* 经过挖掘得到的频繁项集Map

*

* @return 挖掘得到的频繁项集集合

*/

public MapInteger, SetSetString getFreqItemSet() {

return freqItemSet;

}

/**

* 获取挖掘到的全部的频繁关联规则的集合

* @return 频繁关联规则集合

*/

public MapSetString, SetSetString getAssiciationRules() {

return assiciationRules;

}

}

（二）辅助类

ProperSubsetCombination类是一个辅助类，在挖掘频繁关联规则的过程中，用于生成一个频繁项集元素的非空真子集，实现代码如下：

package org.shirdrn.datamining.association;

import java.util.BitSet;

import java.util.HashSet;

import java.util.Set;

/**

* B求频繁项集元素(集合)的非空真子集集合/B

* P从一个集合（大小为n）中取出m(m属于2~n/2的闭区间)个元素的组合实现类，获取非空真子集的集合

*

* @author shirdrn

* @date 2009/07/22 22:56:23

* @msn shirdrn#hotmail.com(#→@)

* @qq 187071722

*/

public class ProperSubsetCombination {

private static String[] array;

private static BitSet startBitSet; // 比特集合起始状态

private static BitSet endBitSet; // 比特集合终止状态，用来控制循环

private static SetSetString properSubset; // 真子集集合

/**

* 计算得到一个集合的非空真子集集合

*

* @param n 真子集的大小

* @param itemSet 一个频繁项集元素

* @return 非空真子集集合

*/

public static SetSetString getProperSubset(int n, SetString itemSet) {

String[] array = new String[itemSet.size()];

ProperSubsetCombination.array = itemSet.toArray(array);

properSubset = new HashSetSetString();

startBitSet = new BitSet();

endBitSet = new BitSet();

// 初始化startBitSet，左侧占满1

for (int i=0; in; i++) {

startBitSet.set(i, true);

}

// 初始化endBit，右侧占满1

for (int i=array.length-1; i=array.length-n; i--) {

endBitSet.set(i, true);

}

// 根据起始startBitSet，将一个组合加入到真子集集合中

get(startBitSet);

while(!startBitSet.equals(endBitSet)) {

int zeroCount = 0; // 统计遇到10后，左边0的个数

int oneCount = 0; // 统计遇到10后，左边1的个数

int pos = 0; // 记录当前遇到10的索引位置

// 遍历startBitSet来确定10出现的位置

for (int i=0; iarray.length; i++) {

if (!startBitSet.get(i)) {

zeroCount++;

}

if (startBitSet.get(i) !startBitSet.get(i+1)) {

pos = i;

oneCount = i - zeroCount;

// 将10变为01

startBitSet.set(i, false);

startBitSet.set(i+1, true);

break;

}

}

// 将遇到10后，左侧的1全部移动到最左侧

int counter = Math.min(zeroCount, oneCount);

int startIndex = 0;

int endIndex = 0;

if(pos1 counter0) {

pos--;

endIndex = pos;

for (int i=0; icounter; i++) {

startBitSet.set(startIndex, true);

startBitSet.set(endIndex, false);

startIndex = i+1;

pos--;

if(pos0) {

endIndex = pos;

}

}

}

get(startBitSet);

}

return properSubset;

}

/**

* 根据一次移位操作得到的startBitSet，得到一个真子集

* @param bitSet

*/

private static void get(BitSet bitSet) {

SetString set = new HashSetString();

for(int i=0; iarray.length; i++) {

if(bitSet.get(i)) {

set.add(array[i]);

}

}

properSubset.add(set);

}

}

测试用例

对上述Apriori算法的实现进行了简单的测试，测试用例如下所示：

package org.shirdrn.datamining.association;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

import java.util.TreeSet;

import org.shirdrn.datamining.association.AprioriAlgorithm;

import junit.framework.TestCase;

/**

* BApriori算法测试类/B

*

* @author shirdrn

* @date 2009/07/22 22:56:23

* @msn shirdrn#hotmail.com(#→@)

* @qq 187071722

*/

public class TestAprioriAlgorithm extends TestCase {

private AprioriAlgorithm apriori;

private MapInteger, SetString txDatabase;

private Float minSup = new Float("0.50");

private Float minConf = new Float("0.70");

@Override

protected void setUp() throws Exception {

create(); // 构造事务数据库

apriori = new AprioriAlgorithm(txDatabase, minSup, minConf);

}

/**

* 构造模拟事务数据库txDatabase

*/

public void create() {

txDatabase = new HashMapInteger, SetString();

SetString set1 = new TreeSetString();

set1.add("A");

set1.add("B");

set1.add("C");

set1.add("E");

txDatabase.put(1, set1);

SetString set2 = new TreeSetString();

set2.add("A");

set2.add("B");

set2.add("C");

txDatabase.put(2, set2);

SetString set3 = new TreeSetString();

set3.add("C");

set3.add("D");

txDatabase.put(3, set3);

SetString set4 = new TreeSetString();

set4.add("A");

set4.add("B");

set4.add("E");

txDatabase.put(4, set4);

}

/**

* 测试挖掘频繁1-项集

*/

public void testFreq1ItemSet() {

System.out.println("挖掘频繁1-项集 : " + apriori.getFreq1ItemSet());

}

/**

* 测试aprioriGen方法，生成候选频繁项集

*/

public void testAprioriGen() {

System.out.println(

"候选频繁2-项集 ： " +

this.apriori.aprioriGen(1, this.apriori.getFreq1ItemSet().keySet())

);

}

/**

* 测试挖掘频繁2-项集

*/

public void testGetFreq2ItemSet() {

System.out.println(

"挖掘频繁2-项集 ：" +

this.apriori.getFreqKItemSet(2, this.apriori.getFreq1ItemSet().keySet())

);

}

/**

* 测试挖掘频繁3-项集

*/

public void testGetFreq3ItemSet() {

System.out.println(

"挖掘频繁3-项集 ：" +

this.apriori.getFreqKItemSet(

3,

this.apriori.getFreqKItemSet(2, this.apriori.getFreq1ItemSet().keySet()).keySet()

)

);

}

/**

* 测试挖掘全部频繁项集

*/

public void testGetFreqItemSet() {

this.apriori.mineFreqItemSet(); // 挖掘频繁项集

System.out.println("挖掘频繁项集 ：" + this.apriori.getFreqItemSet());

}

/**

* 测试挖掘全部频繁关联规则

*/

public void testMineAssociationRules() {

this.apriori.mineFreqItemSet(); // 挖掘频繁项集

this.apriori.mineAssociationRules();

System.out.println("挖掘频繁关联规则 ：" + this.apriori.getAssiciationRules());

}

}

测试结果：

挖掘频繁1-项集 : {[E]=0.5, [A]=0.75, [B]=0.75, [C]=0.75}

候选频繁2-项集 ： [[E, C], [A, B], [B, C], [A, C], [E, B], [E, A]]

挖掘频繁2-项集 ：{[A, B]=0.75, [B, C]=0.5, [A, C]=0.5, [E, B]=0.5, [E, A]=0.5}

挖掘频繁3-项集 ：{[E, A, B]=0.5, [A, B, C]=0.5}

挖掘频繁项集 ：{1=[[E], [A], [B], [C]], 2=[[A, B], [B, C], [A, C], [E, B], [E, A]], 3=[[E, A, B], [A, B, C]]}

挖掘频繁关联规则 ：{[E]=[[A], [B], [A, B]], [A]=[[B]], [B]=[[A]], [B, C]=[[A]], [A, C]=[[B]], [E, B]=[[A]], [E, A]=[[B]]}

从测试结果看到，使用Apriori算法挖掘得到的全部频繁项集为：

{1=[[E], [A], [B], [C]], 2=[[A, B], [B, C], [A, C], [E, B], [E, A]], 3=[[E, A, B], [A, B, C]]}

使用Apriori算法挖掘得到的全部频繁关联规则为：

{E}→{A}、{E}→{B}、{E}→{A,B}、{A}→{B}、{B}→{A}、{B,C}→{A}、{A,C}→{B}、{B,E}→{A}、{A,E}→{B}。

请教高手hashmap用iterator迭代时 调用entrySet()怎么用啊？？

用C++ 实现的 可以 到下载 不过要注册扣积分的

算法实现

（一）核心类

Apriori算法的核心实现类为AprioriAlgorithm，实现的Java代码如下所示：

package org.shirdrn.datamining.association;

import java.util.HashMap;

import java.util.HashSet;

import java.util.Iterator;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

import java.util.TreeMap;

/**

* B关联规则挖掘：Apriori算法/B

*

* P该算法基本上按照Apriori算法的基本思想来实现的。

*

* @author shirdrn

* @date 2009/07/22 22:56:23

* @msn shirdrn#hotmail.com(#→@)

* @qq 187071722

*/

public class AprioriAlgorithm {

private MapInteger, SetString txDatabase; // 事务数据库

private Float minSup; // 最小支持度

private Float minConf; // 最小置信度

private Integer txDatabaseCount; // 事务数据库中的事务数

private MapInteger, SetSetString freqItemSet; // 频繁项集集合

private MapSetString, SetSetString assiciationRules; // 频繁关联规则集合

public AprioriAlgorithm(

MapInteger, SetString txDatabase,

Float minSup,

Float minConf) {

this.txDatabase = txDatabase;

this.minSup = minSup;

this.minConf = minConf;

this.txDatabaseCount = this.txDatabase.size();

freqItemSet = new TreeMapInteger, SetSetString();

assiciationRules = new HashMapSetString, SetSetString();

}

/**

* 扫描事务数据库，计算频繁1-项集

* @return

*/

public MapSetString, Float getFreq1ItemSet() {

MapSetString, Float freq1ItemSetMap = new HashMapSetString, Float();

MapSetString, Integer candFreq1ItemSet = this.getCandFreq1ItemSet();

IteratorMap.EntrySetString, Integer it = candFreq1ItemSet.entrySet().iterator();

while(it.hasNext()) {

Map.EntrySetString

如何在JAVA中打印显示出R语言算法的结果

java中调用操作系统控制台（就是命令行），控制台里运行R脚本（可以在命令行里用Rscript，不一定要在R环境底下写）。

实在不行试试weka。

如何实现apriori算法

import java.util.HashMap;

import java.util.HashSet;

import java.util.Iterator;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

import java.util.TreeMap;

/**

* B关联规则挖掘：Apriori算法/B

* 

* P按照Apriori算法的基本思想来实现

* 

* @author king

* @since 2013/06/27

* 

*/

public class Apriori {

private MapInteger, SetString txDatabase; // 事务数据库

private Float minSup; // 最小支持度

private Float minConf; // 最小置信度

private Integer txDatabaseCount; // 事务数据库中的事务数

private MapInteger, SetSetString freqItemSet; // 频繁项集集合

private MapSetString, SetSetString assiciationRules; // 频繁关联规则集合

public Apriori(

MapInteger, SetString txDatabase, 

Float minSup, 

Float minConf) {

   this.txDatabase = txDatabase;

   this.minSup = minSup;

   this.minConf = minConf;

   this.txDatabaseCount = this.txDatabase.size();

   freqItemSet = new TreeMapInteger, SetSetString();

   assiciationRules = new HashMapSetString, SetSetString();

}

/**

* 扫描事务数据库，计算频繁1-项集

* @return

*/

public MapSetString, Float getFreq1ItemSet() {

   MapSetString, Float freq1ItemSetMap = new HashMapSetString, Float();

   MapSetString, Integer candFreq1ItemSet = this.getCandFreq1ItemSet();

   IteratorMap.EntrySetString, Integer it = candFreq1ItemSet.entrySet().iterator();

   while(it.hasNext()) {

Map.EntrySetString, Integer entry = it.next();

// 计算支持度

Float supported = new Float(entry.getValue().toString())/new Float(txDatabaseCount);

if(supported=minSup) {

 freq1ItemSetMap.put(entry.getKey(), supported);

}

   }

   return freq1ItemSetMap;

}

/**

* 计算候选频繁1-项集

* @return

*/

public MapSetString, Integer getCandFreq1ItemSet() {

   MapSetString, Integer candFreq1ItemSetMap = new HashMapSetString, Integer();

   IteratorMap.EntryInteger, SetString it = txDatabase.entrySet().iterator();

   // 统计支持数，生成候选频繁1-项集

   while(it.hasNext()) {

Map.EntryInteger, SetString entry = it.next();

SetString itemSet = entry.getValue();

for(String item : itemSet) {

 SetString key = new HashSetString();

 key.add(item.trim());

 if(!candFreq1ItemSetMap.containsKey(key)) {

  Integer value = 1;

  candFreq1ItemSetMap.put(key, value);

 }

 else {

  Integer value = 1+candFreq1ItemSetMap.get(key);

  candFreq1ItemSetMap.put(key, value);

 }

}

   }

   return candFreq1ItemSetMap;

}

/**

* 根据频繁(k-1)-项集计算候选频繁k-项集

* 

* @param m 其中m=k-1

* @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集

* @return

*/

public SetSetString aprioriGen(int m, SetSetString freqMItemSet) {

   SetSetString candFreqKItemSet = new HashSetSetString();

   IteratorSetString it = freqMItemSet.iterator();

   SetString originalItemSet = null;

   while(it.hasNext()) {

originalItemSet = it.next();

IteratorSetString itr = this.getIterator(originalItemSet, freqMItemSet);

while(itr.hasNext()) {

 SetString identicalSet = new HashSetString(); // 两个项集相同元素的集合(集合的交运算)    

 identicalSet.addAll(originalItemSet); 

 SetString set = itr.next(); 

 identicalSet.retainAll(set); // identicalSet中剩下的元素是identicalSet与set集合中公有的元素

 if(identicalSet.size() == m-1) { // (k-1)-项集中k-2个相同

  SetString differentSet = new HashSetString(); // 两个项集不同元素的集合(集合的差运算)

  differentSet.addAll(originalItemSet);

  differentSet.removeAll(set); // 因为有k-2个相同，则differentSet中一定剩下一个元素，即differentSet大小为1

  differentSet.addAll(set); // 构造候选k-项集的一个元素(set大小为k-1,differentSet大小为k)

  if(!this.has_infrequent_subset(differentSet, freqMItemSet))

  candFreqKItemSet.add(differentSet); // 加入候选k-项集集合

 }

}

   }

   return candFreqKItemSet;

}

/**

 * 使用先验知识，剪枝。若候选k项集中存在k-1项子集不是频繁k-1项集，则删除该候选k项集

 * @param candKItemSet

 * @param freqMItemSet

 * @return

 */

private boolean has_infrequent_subset(SetString candKItemSet, SetSetString freqMItemSet) {

SetString tempSet = new HashSetString();

tempSet.addAll(candKItemSet);

IteratorString itItem = candKItemSet.iterator();

while(itItem.hasNext()) {

String item = itItem.next();

tempSet.remove(item);// 该候选去掉一项后变为k-1项集

if(!freqMItemSet.contains(tempSet))// 判断k-1项集是否是频繁项集

return true;

tempSet.add(item);// 恢复

}

return false;

}

/**

* 根据一个频繁k-项集的元素(集合)，获取到频繁k-项集的从该元素开始的迭代器实例

* @param itemSet

* @param freqKItemSet 频繁k-项集

* @return

*/

private IteratorSetString getIterator(SetString itemSet, SetSetString freqKItemSet) {

   IteratorSetString it = freqKItemSet.iterator();

   while(it.hasNext()) {

if(itemSet.equals(it.next())) {

 break;

}

   }

   return it;

}

/**

* 根据频繁(k-1)-项集，调用aprioriGen方法，计算频繁k-项集

* 

* @param k 

* @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集

* @return

*/

public MapSetString, Float getFreqKItemSet(int k, SetSetString freqMItemSet) {

   MapSetString, Integer candFreqKItemSetMap = new HashMapSetString, Integer();

   // 调用aprioriGen方法，得到候选频繁k-项集

   SetSetString candFreqKItemSet = this.aprioriGen(k-1, freqMItemSet);

  

   // 扫描事务数据库

   IteratorMap.EntryInteger, SetString it = txDatabase.entrySet().iterator();

   // 统计支持数

   while(it.hasNext()) {

Map.EntryInteger, SetString entry = it.next();

IteratorSetString kit = candFreqKItemSet.iterator();

while(kit.hasNext()) {

 SetString kSet = kit.next();

 SetString set = new HashSetString();

 set.addAll(kSet);

 set.removeAll(entry.getValue()); // 候选频繁k-项集与事务数据库中元素做差运算

 if(set.isEmpty()) { // 如果拷贝set为空，支持数加1

  if(candFreqKItemSetMap.get(kSet) == null) {

   Integer value = 1;

   candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);

  }

  else {

   Integer value = 1+candFreqKItemSetMap.get(kSet);

   candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);

  }

 }

}

   }  

豆奶,莴苣,尿布,甜菜,橙汁jsp怎么写代码

python3关联规则Apriori代码模版

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

from numpy import *

def loadDataSet():

return [['a', 'c', 'e'], ['b', 'd'], ['b', 'c'], ['a', 'b', 'c', 'd'], ['a', 'b'], ['b', 'c'], ['a', 'b'],

['a', 'b', 'c', 'e'], ['a', 'b', 'c'], ['a', 'c', 'e']]

def createC1(dataSet):

C1 = []

for transaction in dataSet:

for item in transaction:

if not [item] in C1:

C1.append([item])

C1.sort()

# 映射为frozenset唯⼀性的，可使⽤其构造字典

return list(map(frozenset, C1))

# 从候选K项集到频繁K项集（⽀持度计算）

def scanD(D, Ck, minSupport):

ssCnt = {}

for tid in D:

for can in Ck:

if can.issubset(tid):

if not can in ssCnt:

ssCnt[can] = 1

else:

ssCnt[can] += 1

numItems = float(len(D))

retList = []

supportData = {}

for key in ssCnt:

support = ssCnt[key] / numItems

if support = minSupport:

retList.insert(0, key)

supportData[key] = support

return retList, supportData

def calSupport(D, Ck, min_support):

dict_sup = {}

for i in D:

for j in Ck:

if j.issubset(i):

if not j in dict_sup:

dict_sup[j] = 1

else:

dict_sup[j] += 1

sumCount = float(len(D))

supportData = {}

relist = []

for i in dict_sup:

temp_sup = dict_sup[i] / sumCount

if temp_sup = min_support:

relist.append(i)

supportData[i] = temp_sup # 此处可设置返回全部的⽀持度数据（或者频繁项集的⽀持度数据）return relist, supportData

# 改进剪枝算法

def aprioriGen(Lk, k): # 创建候选K项集 ##LK为频繁K项集

retList = []

lenLk = len(Lk)

for i in range(lenLk):

for j in range(i + 1, lenLk):

L1 = list(Lk[i])[:k - 2]

L2 = list(Lk[j])[:k - 2]

L1.sort()

L2.sort()

if L1 == L2: # 前k-1项相等，则可相乘，这样可防⽌重复项出现

# 进⾏剪枝（a1为k项集中的⼀个元素，b为它的所有k-1项⼦集）

a = Lk[i] | Lk[j] # a为frozenset()集合

a1 = list(a)

b = []

# 遍历取出每⼀个元素，转换为set，依次从a1中剔除该元素，并加⼊到b中

for q in range(len(a1)):

t = [a1[q]]

tt = frozenset(set(a1) - set(t))

b.append(tt)

t = 0

for w in b:

# 当b（即所有k-1项⼦集）都是Lk（频繁的）的⼦集，则保留，否则删除。

if w in Lk:

t += 1

if t == len(b):

retList.append(b[0] | b[1])

return retList

def apriori(dataSet, minSupport=0.2):

C1 = createC1(dataSet)

D = list(map(set, dataSet)) # 使⽤list()转换为列表

L1, supportData = calSupport(D, C1, minSupport)

L = [L1] # 加列表框，使得1项集为⼀个单独元素

k = 2

while (len(L[k - 2]) 0):

Ck = aprioriGen(L[k - 2], k)

Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport) # scan DB to get Lk

supportData.update(supK)

L.append(Lk) # L最后⼀个值为空集

k += 1

del L[-1] # 删除最后⼀个空集

return L, supportData # L为频繁项集，为⼀个列表，1，2，3项集分别为⼀个元素。

# ⽣成集合的所有⼦集

def getSubset(fromList, toList):

for i in range(len(fromList)):

t = [fromList[i]]

tt = frozenset(set(fromList) - set(t))

if not tt in toList:

toList.append(tt)

tt = list(tt)

if len(tt) 1:

getSubset(tt, toList)

def calcConf(freqSet, H, supportData, ruleList, minConf=0.7):

for conseq in H:

conf = supportData[freqSet] / supportData[freqSet - conseq] # 计算置信度

# 提升度lift计算lift = p(a b) / p(a)*p(b)

lift = supportData[freqSet] / (supportData[conseq] * supportData[freqSet - conseq]) if conf = minConf and lift 1:

print(freqSet - conseq, '--', conseq, '⽀持度', round(supportData[freqSet - conseq], 2), '置信度：', conf, 'lift值为：', round(lift, 2))

ruleList.append((freqSet - conseq, conseq, conf))

# ⽣成规则

def gen_rule(L, supportData, minConf=0.7):

bigRuleList = []

for i in range(1, len(L)): # 从⼆项集开始计算

for freqSet in L[i]: # freqSet为所有的k项集

# 求该三项集的所有⾮空⼦集，1项集，2项集，直到k-1项集，⽤H1表⽰，为list类型,⾥⾯为frozenset类型，

H1 = list(freqSet)

all_subset = []

getSubset(H1, all_subset) # ⽣成所有的⼦集

calcConf(freqSet, all_subset, supportData, bigRuleList, minConf)

return bigRuleList

if__name__ == '__main__':

dataSet = loadDataSet()

L, supportData = apriori(dataSet, minSupport=0.2)

rule = gen_rule(L, supportData, minConf=0.7)

运⾏结果：

⽬录：

1.关联分析

关联分析是⼀种在⼤规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系表现为两种形式：

1.频繁项集(frequency item sets)：经常同时出现的⼀些元素的集合；

2.关联规则(association rules): 意味着两种元素之间存在很强的关系。

下⾯举例来说明上⾯的两个概念：

表1 ⼀个来⾃Hole Foods天⾷品店的

简单交易清单

交易号码商品

0⾖奶，莴苣

1莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜

2莴苣，尿布，葡萄酒，橙汁

3莴苣，⾖奶，尿布，葡萄酒

4莴苣，⾖奶，尿布，橙汁

频繁项集是指经常出现在⼀起的元素的集合，上表中的集合 {葡萄酒，尿布，⾖奶} 就是频繁项集的⼀个例⼦。同样可以找到如 “尿布 -- 葡萄酒”的关联规则，意味着如果有⼈买了尿布，就很可能也会买葡萄酒。使⽤频繁项集和关联规则，商家可以更好地理解顾客的消费⾏为，所以⼤部分关联规则分析⽰例来⾃零售业。

理解关联分析⾸先需要搞清楚下⾯三个问题：

1.如何定义这些有⽤的关系？

2.这些关系的强弱程度⼜是如何定义？

3.频繁的定义是什么？

要回答上⾯的问题，最重要的是理解两个概念：⽀持度和可信度。

⽀持度：⼀个项集的⽀持度(support)被定义为数据集中包含该项集的记录占总记录的⽐例。从表1 可以看出项集 {⾖奶} 的⽀持度为 4/5

可信度或置信度(confidence)：是针对⼀条诸如尿布−−葡萄酒

2. Apriori 原理

假设经营了⼀家杂货店，于是我们对那些经常在⼀起购买的商品⾮常感兴趣。假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3. 那么

如何得可能被⼀起购买的商品的组合？

上图显⽰了物品之间所有可能的组合，从上往下⼀个集合是 Ø

我们的⽬标是找到经常在⼀起购买的物品集合。这⾥使⽤集合的⽀持度来度量其出现的频率。⼀个集合出现的⽀持度是指有多少⽐例的交易记录包含该集合。例如，对于上图，要计算 0,3

为了降低计算时间，研究⼈员发现了 Apriori

Apriori

即如果 {0,1} 是频繁的，那么 {0}, {1} 也⼀定是频繁的。

这个原理直观上没有什么⽤，但是反过来看就有⽤了，也就是说如果⼀个项集是⾮频繁的，那么它的所有超集也是⾮频繁的。如下图所⽰：

3. 使⽤ Apriori 算法来发现频繁集

上⾯提到，关联分析的两个⽬标：发现频繁项集和发现关联规则。⾸先需要找到频繁项集，然后根据频繁项集获得关联规则。⾸先来讨论发现频繁项集。Apriori 是发现频繁项集的⼀种⽅法。

⾸先会⽣成所有单个物品的项集列表；

扫描交易记录来查看哪些项集满⾜最⼩⽀持度要求，那些不满⾜最⼩⽀持度的集合会被去掉；

对剩下的集合进⾏组合以⽣成包含两个元素的项集；

接下来重新扫描交易记录，去掉不满⾜最⼩⽀持度的项集，重复进⾏直到所有项集都被去掉。数据集扫描的伪代码：

对数据集中的每条交易记录tran:

对每个候选项集can:

检查⼀下can是否是tran的⼦集：

如果是，则增加can的计数值

对每个候选项集：

如果其⽀持度不低于最低值，则保留

返回所有频繁项集列表

￥

5.9

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python3关联规则Apriori代码模版

python3关联规则Apriori代码模版

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

from numpy import *

def loadDataSet():

return [['a', 'c', 'e'], ['b', 'd'], ['b', 'c'], ['a', 'b', 'c', 'd'], ['a', 'b'], ['b', 'c'], ['a', 'b'],

['a', 'b', 'c', 'e'], ['a', 'b', 'c'], ['a', 'c', 'e']]

def createC1(dataSet):

C1 = []

第 1 页

for transaction in dataSet:

for item in transaction:

if not [item] in C1:

C1.append([item])

C1.sort()

# 映射为frozenset唯⼀性的，可使⽤其构造字典

return list(map(frozenset, C1))

# 从候选K项集到频繁K项集（⽀持度计算）

def scanD(D, Ck, minSupport):

利用Apriori算法产生频繁项集，（min sup=0.6），给出具体计算过程？

Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法。算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中K项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1.然后，使用L1找出频繁2项集的集合L2，使用L2找到L3，如此下去，直到不能再找到频繁k项集。Apriori算法的主要步骤如下：(1)扫描事务数据库中的每个事务，产生候选1．项集的集合Cl；(2)根据最小支持度min_sup，由候选l-项集的集合Cl产生频繁1一项集的集合Ll；(3)对k=l；(4)由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选(k+1)．项集的集合Ck+l-(5)根据最小支持度min_sup，由候选(k+1)一项集的集合Ck+l产生频繁(k+1)-项集的集合Lk+1．(6)若L?≠①，则k．k+1，跳往步骤(4)；否则，跳往步骤(7)；(7)根据最小置信度min_conf,由频繁项集产生强关联规则，结束。

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