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- 在 Apriori 和 FP-Growth算法运行前后添加时间计时代码 - 将输入数据集从 menu_orders.xls 更改为 iris.csv - 更新数据读取方式以适应 CSV 文件格式 -保留算法结果并输出运行时间
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1.3 KiB
Python
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#-*- coding: utf-8 -*-
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#使用Apriori算法挖掘菜品订单关联规则
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from __future__ import print_function
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import pandas as pd
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from apriori import * #导入自行编写的apriori函数
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import time # 导入time模块用于计时
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inputfile = '../data/iris.csv'
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outputfile = '../tmp/apriori_rules.xlsx' #结果文件，保留 .xlsx 格式
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data = pd.read_csv(inputfile, header = None)
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print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...')
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ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #转换0-1矩阵的过渡函数
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b = map(ct, data.iloc[:,:].values) #用map方式执行
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data = pd.DataFrame(list(b)).fillna(0) #实现矩阵转换，空值用0填充
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print(u'\n转换完毕。')
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del b #删除中间变量b，节省内存
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support = 0.2 #最小支持度
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confidence = 0.5 #最小置信度
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ms = '---' #连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B。需要保证原始表格中不含有该字符
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# 提醒用户需要安装 openpyxl 库以支持 .xlsx 格式
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# 如果未安装，可以通过以下命令安装：pip install openpyxl
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start_time = time.time() # 记录开始时间
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result = find_rule(data, support, confidence, ms)
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end_time = time.time() # 记录结束时间
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print(f'\nApriori算法运行时间: {end_time - start_time} 秒')
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result.to_excel(outputfile, engine='openpyxl') #保存结果，指定 engine='openpyxl' |