首先导入包含apriori算法的mlxtend库， 调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1 ...

1、关联规则挖掘算法 关联规则挖掘算法可以实现从两种经典算法Apriori或FP-Growth中任意选取算法，输出各个频繁项集和强关联规则。输入文件由本地导入，可自行设置最小支持度计数和最小置信度参数值。 2、 Apriori算法设计思想 Apriori算法本质上使用一种称作逐层搜索的迭代 ...

算法目的 关联规则挖掘中有一个非常典型的案例，"啤酒纸尿裤"案例，讲的是通过对一家超市的销售情况研究发现，很多买了纸尿裤的客户，同时会购买啤酒，经过调查发现，买这些纸尿裤的一般是家庭父亲，他们在被家庭主妇派去买纸尿裤时，会同时选择购买啤酒来犒劳自己，根据这个发现，超市将纸尿裤和啤酒放在 ...

关联分析直观理解　　 关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做。 频繁项集是指那些经常出现在一起的物品集合 ...

关联规则 关联分析：用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，所发现的联系可用关联规则或频繁项集的形式表示。 应用领域：购物篮数据/科学数据分析/网页挖掘 本节讨论购物篮数据。 许多商业企业在运营中积累了大量的数据，如食品商店的收银台每天都收集大量的顾客购物数据，如表1所示，通常称为购物篮 ...

输出结果： ...

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上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。 Python --深入浅出Apriori关联分析算法（一） 这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出 ...