DM实验，写的比较二，好多情况还没有考虑，后续有时间会修改。
开始的时候数据结构没设计好导致写到后面费了很大的劲、不过还好python的列表有起死回生的功效、、、
数据集：database.txt
I1,I2,I5 I2,I4 I2,I3 I1,I2,I4 I1,I3 I2,I3 I1,I3 I1,I2,I3,I5 I1,I2,I3
#coding=utf-8
"""
author:messiandzcy
apriori.py
date:2014.12.3
"""
#申请存数据库的矩阵，方便以后遍历
def matrix(num_of_transactions,num_of_items):
mat = [['#' for y in range (num_of_items+1)]
for x in range(num_of_transactions+1)]
return mat
#输出数据库矩阵调试
def printf(mat,rows,cols):
for i in range(rows):
for j in range(cols):
print mat[i][j],
print
#读入文件，将数据库存到列表data里，并格式化输出
def ReadFile():
filename = r'database.txt'
try:
fp = open(filename,"r")
print "Reading File '%s'..." % filename
print "%-10s%-10s" % ("TID","Items")
pos = 1 #pos记录事务数（行数）
MAX_j = 0 #记录项的最大宽度（列数）
data = matrix(15,10) #最多15个事务,10个项
for line in fp:
string=line.strip("\n")
print "%-10d%-10s" % (pos,string)
j = 1 #记录项的宽度（列数）
for items in string.split(","):
data[pos][j]=items #向数据库插入数据
j += 1
if j>MAX_j:MAX_j=j
pos += 1
fp.close()
#print "pos=%d,j=%d" % (pos,MAX_j)
#printf(data,pos,MAX_j)
print "Read File Success!\n"
return (data,pos,MAX_j)
except IOError:
print "Read File -->'%s' Failed!" % filename
print "File --> '%s' does not exist!" % filename
except:#other exceptions
print "Other Exceptions!"
#将数据库转换成垂直格式的,计数时会很方便
def vertical(mat,rows,cols):
#扫描一遍数据库并去掉重复的项
lst = [] #项与整数的一一对应
for i in range(rows):
for j in range(cols):
lst.append(mat[i][j])
lst=list(set(lst)) #去重
#print len(lst)
#再扫描一遍数据库,生成新的vertical数据库
I = [[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]] #最多支持10个项，每个项对应一个列表
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if mat[i][j]!="#":I[lst.index(mat[i][j])].append(i)
#print lst
#print I
return (lst,I)
#根据项集列表扫描数据库并返回支持计数
def count(itemSet,lst,I):
if len(itemSet)==1:return len(I[lst.index(itemSet[0])]) #1-项集的情况
x = itemSet[0]
ggg =I[lst.index(x)] #获得首元素对应的数据库I的列表
#求多个集合的交
for y in itemSet:
ggg = list(set(ggg)&set(I[lst.index(y)]))
#print ggg
return len(ggg) #最后交集元素的个数即是支持度计数
#运行apriori算法,lst-->记录去重后的项集列表,I-->记录与lst对应索引的vertical数据库
def apriori(lst,I,min_sup):
print "Start to Run Apriori!"
#print lst
#print I
d=[[] for i in range(15)] #假定每次自连接产生的项集个数不超过15
num = 0 #记录项集个数
for x in lst:
if x!='#':
d[num].append(x) #构造初始项集d,第一次比较特殊,从第二次开始要通过自连接来构造
num += 1
#print count(["I1","I2"],lst,I)
#格式化输出初始候选项C1,单独处理,不进循环
print "\nCandidate:#1"
print "%-10s%-10s" % ("Items","count")
for i in range(15): #i是项集的序号
if d[i]!=[]:
print "%-10s%-10d" % ("".join(d[i]),count(d[i],lst,I))
#print d
iters=1 #迭代次数
while iters<=7:
#开始迭代,第一步,Ck-->Lk,根据最小阈值min_sup来剪枝
print "\n#L%d" %iters
print "%-10s%-10s" % ("Items","count")
for i in range(15):
if len(d[i])==iters: #在频繁k项集中查找
if count(d[i],lst,I)>=min_sup:
print "%-10s%-10d" % (",".join(d[i]),count(d[i],lst,I))
else:d[i]=[] #否则剪枝
#print d
#迭代第二步,自连接Lk-->Ck+1
new = []
for i in d:
if len(i)==iters:new.append(i) #把频繁k项集Lk先挑出来，按顺序装在列表new中
#print "new="
#print new
if len(new)==0:break #若已经找不到符合条件的频繁k项集，终止循环！
if iters==1: #第一次执行完全连接操作
num = 0
for i in range(len(new)): #i,j是下标序号
for j in range(i+1,len(new)):
d[num]=[new[i][0],new[j][0]] #自连接后更新项集列表d
num += 1
else: #否则执行真正的自连接操作
tmp = []
for i in range(len(new)): #对于每个项集
#print new[i][0:iters-1]
if new[i][0:iters-1] not in tmp: #去重
tmp.append(new[i][0:iters-1]) #把每个项集的前k-1项收集起来-->tmp
#print "tmp="
#print tmp
num = 0
for j in range(len(tmp)): #对于每个前k-1项
hehe = []
for i in range(len(new)): #扫描项集，提取出前缀和前k-1项一致的项集,后面部分-->hehe
if tmp[j]==new[i][0:iters-1]:hehe.append(new[i][iters-1])
#得到hehe之后,开始做完全连接
#print "hehe="
#print hehe
for m in range(len(hehe)): #i,j是下标序号
for n in range(m+1,len(hehe)):
#print tmp[j]+[hehe[m],hehe[n]]
d[num]=tmp[j]+[hehe[m],hehe[n]] #自连接后更新项集列表d
num += 1
#print "d="
#print d
#return
print "\nCandidate:#%d" % (iters+1)
print "%-10s%-10s" % ("Items","count")
for i in range(15): #i是项集的序号
if len(d[i])==iters+1:
print "%-10s%-10d" % (",".join(d[i]),count(d[i],lst,I))
#print d
iters += 1
#主函数
(data,pos,MAX_j)=ReadFile()
#printf(data,pos,MAX_j)
#print "pos=%d,j=%d" % (pos,MAX_j)
(lst,I)=vertical(data,pos,MAX_j) #转换
#print lst
#print vertical
min_sup = 2 #设置最小支持度
apriori(lst,I,min_sup)
原文地址：http://blog.csdn.net/messiandzcy/article/details/41707281
