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- 新增 Apriori算法挖掘关联规则的实现 - 新增 FP-Growth算法挖掘频繁项集的实现 - 添加相应的数据预处理和结果保存代码 - 优化代码结构，提高可读性和可维护性
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1.1 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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inputfile = '../data/menu_orders.xls'
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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_excel(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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find_rule(data, support, confidence, ms).to_excel(outputfile, engine='openpyxl') #保存结果，指定 engine='openpyxl' |