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Apriori关联分析案例——购物车的关联分析
1.Apriori关联分析的介绍 这一部分可以看我的上一篇博文，里面主要介绍了关联分析的原理。 链接: python机器学习之关联分析（Apriori）. 2.案例背景与分析过程 现代商品种类繁多，顾客往往会纠结选择买啥，尤其对于选择困难症的顾客来说，选择商品更是难上加难。繁杂的选购往往会给顾客Apriori算法 源码
Apriori算法 源码 具体原理先鸽了 下面是代码 view code #coding:utf-8 # generate data def genData(): return [['牛奶','啤酒','尿布'], ['牛奶','面包','黄油'], ['牛奶','尿布','饼干'],机器学习实战---使用Apriori算法进行关联分析
一：参考资料 （一）机器学习实战或者见https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/82191677 （二）Apriori算法是什么？适用于什么情境？（更好的理解关联规则） （三）python中set和frozenset方法和区别 二：实现Apriori算法中的辅助函数 （一）加载数据 #1.加载数据 def loadDataSet(): returapriori算法
1 from numpy import * 2 # 加载数据集 3 4 def loadDataSet(): 5 return [[1,3,4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] 6 7 # 创建集合 C1。即对 dataSet 进行去重，排序，放入 list 中，然后转换所有的元素为 frozenset 8 def createC1(dataSet): 9 """c