关联挖掘和Aprioir算法

Apriori算法

• 优点：易编码实现
• 缺点：在大数据集上可能较慢
• 适用数据类型：数值型或者标称型

算法过程:

关联分析是一种在大规模数据集中寻找有意思的关系的任务，这里的有意思的关系有两种：频繁项集（frequent item sets）或关联规则（association rules）。
支持度（support）：一个项集的支持度被定义为数据集中该项集的记录所占的比例。
置信度（confidence）：关联规则A->B的置信度表示为support(A,B)/support(A)

单纯暴力做的话有2^n-1个组合
Apriori原理：如果某个项集是频繁的那么它的子项集也是频繁的。
反过来看就是说一个项如果不是频繁项的话，那么包含他的项也不是频繁项

这里主要是两个过程：
1.生成频繁项集：

这是一个挺简单的过程就是两个集合C、L来回倒，C就是通过初选的集合（像是最原始的啊，组合出来的啊）；L是通过支持度筛选的集合。过程大体如下：
1.根据原始数据集构建单个项组成的集合C1
2.根据C1计算L1
3.找出L1中可以的合并的得到C2
4.重复上述C2 -> L2 -> C3 ->.....->Ck -> Lk

2.推导出关联规则：

通过上一步得到的频繁项集，我们就只需要吧每个频繁项集里能够列出的规则都列出来，然后计算置信度，选出置信度符合要求的就可以了。

函数：

loadDataSet()
导入数据集，数据集包含多条list，每个list是一个项集
createC1(dataSet)
创建C1，提取出所有单个的项，这里用frozenset的原因是后面要用这个作为字典的key
scanD(D, Ck, minSupport)
过滤掉Ck中不符合最小支持度的，返回满足的Lk和最小支持度
apprioriGen(Lk, k)
将Lk合并得到Ck+1，这里通过只对前k-1个元素进行比较，可以减少遍历次数。比如合并{0,1}，{0,2}，{1,2}合并，只需要判断一次就行
apriori(dataSet, minsupport=0.5)
将上面的几个函数综合起来，完成整个过程。结束条件是不再能够产生新的项集
generateRules(L, supportData, minConf=0.7)
生成关联规则的主函数，这里要从包含两个项的频繁项集开始判断
calcConf(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7)
对于给定的频繁项集freqSet和可以推断出来的H计算置信度，得到关联规则
rulesFromConseq(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7)
这里的不同是H可以变得更复杂，比如说现在有{1,2,3}-->{1}{2}，这里我们希望将H进一步合并得到{1,2}从而更加充分的发掘关联规则。这是一个递归的过程知道无法再合并结束。

1.  1 #coding=utf-8
   
    2 def loadDataSet():
   
    3     return [[1,3,4],[2,3,5],[1,2,3,5],[2,5]]
   
    4 def creteC1(dataSet):
   
    5     C1 = []
   
    6     for transaction in dataSet:
   
    7         for item in transaction:
   
    8             if [item] not in C1:
   
    9                 C1.append([item])
   
   10     C1.sort()
   
   11     return map(frozenset,C1)
   
   12 def scanD(D, Ck, minSupport):
   
   13     ssCnt = {}
   
   14     for tid in D:
   
   15         for can in Ck:
   
   16             if can.issubset(tid):
   
   17                 if ssCnt.has_key(can):
   
   18                     ssCnt[can] += 1
   
   19                 else:
   
   20                     ssCnt[can] = 1
   
   21     numItems = float(len(D))
   
   22     retList = []
   
   23     supportData = {}
   
   24     for key in ssCnt:
   
   25         supprt = ssCnt[key] / numItems
   
   26         if supprt >= minSupport:
   
   27             retList.append(key)
   
   28         supportData[key] = supprt
   
   29     return retList,supportData 
   
   30 def appriGen(Lk,k):
   
   31     retList = []
   
   32     lenLk = len(Lk)
   
   33     for i in range(lenLk):
   
   34         for j in range(i+1, lenLk):
   
   35             L1 = list(Lk[i])[:k-2]#前k-1个
   
   36             L2 = list(Lk[i])[:k-2]
   
   37             L1.sort()
   
   38             L2.sort()
   
   39             if L1 == L2:
   
   40                 retList.append(Lk[i] | Lk[j])
   
   41     return retList
   
   42 def apriori(dataSet, minSupport=0.5):
   
   43     C1 = creteC1(dataSet)
   
   44     D = map(set, dataSet)
   
   45     L1, supportData = scanD(D,C1,minSupport=0.7)
   
   46     L = [L1]
   
   47     k=2
   
   48     while len(L[k-2]) > 0:
   
   49         Ck = appriGen(L[k-2], k)
   
   50         Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport)
   
   51         supportData.update(supK)
   
   52         L.append(Lk)
   
   53         k += 1
   
   54     return L,supportData
   
   55 def generateRules(L, supportData, minConf=0.7):
   
   56     bigRules = []
   
   57     for i in range(1,len(L)):#从包含两个的开始
   
   58         for freqSet in L[i]:
   
   59             H1 = [frozenset([item]) for item in freqSet]
   
   60             if (i>1):#频繁项集元素数目大于2
   
   61                 rulesFormConseq(freqSet,H1,supportData,bigRules,minConf)
   
   62             else:
   
   63                 calcConf(freqSet,H1,supportData,bigRules,minConf)
   
   64     return bigRules
   
   65 def calcConf(freqSet, H, supportData,brl,minConf=0.7):
   
   66     prunedH = []
   
   67     for conseq in H:
   
   68         conf = supportData[freqSet] / supportData[freqSet - conseq]
   
   69         print supportData[freqSet] , supportData[freqSet - conseq]
   
   70         if conf >= minConf:
   
   71             print freqSet-conseq,'-->',conseq,'conf',conf
   
   72             brl.append((freqSet-conseq,conseq,conf))
   
   73             prunedH.append(conseq)
   
   74     return prunedH
   
   75 def rulesFromConseq(freqSet,H,supportData,brl,minConf=0.7):
   
   76     m = len(H[0])
   
   77     if len(freqSet) > m+1:
   
   78         Hmp1 = appriGen(H,m+1)
   
   79         Hmp1 = calcConf(freqSet,Hmp1,supportData,brl,minConf)
   
   80         if len(Hmp1)>1:
   
   81             rulesFromConseq(freqSet,Hmp1,supportData,brl,minConf)
   
   82 def main():
   
   83     dataSet = loadDataSet()
   
   84     L,supportData = apriori(dataSet, minSupport=0.7)
   
   85     print L
   
   86     rules = generateRules(L,supportData,minConf=0.7)
   
   87     print rules
   
   88     
   
   89 if __name__ == '__main__':
   
   90     main()

    

3. 机器学习笔记索引

    

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