文件名称：Efficient-Apriori:Apriori算法的高效Python实现
文件大小：316KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 19:48:19
data-science data-mining machinelearning association-rules apriori-algorithm
高效先验 Apriori算法的高效纯Python实现。 适用于Python 3.6及更高版本。 先验算法发现分类数据中的隐藏结构。 经典示例是一个数据库，其中包含从超市购买的商品。 每次购买都有许多与之相关的物品。 我们想从数据中发现关联规则，例如{bread, eggs} -> {bacon} 。 这是的目标，而可以说是解决此问题的最著名算法。 该存储库包含apriori算法的有效，经过测试的实现，如Agrawal等人于1994年发表的中所述。 该代码是稳定的并且被广泛使用。 Bonaccorso在《精通机器学习算法》一书中对此进行了引用。 例子 这是一个最小的工作示例。 请注意，在每次有eggs交易中，也有bacon 。 因此，将以100％的置信度返回规则{eggs} -> {bacon} 。 from efficient_apriori import apriori tran
【文件预览】：
Efficient-Apriori-master
----DEPLOY.md(649B)
----.github()
--------workflows()
----requirements.txt(47B)
----LICENSE(1KB)
----efficient_apriori()
--------rules.py(14KB)
--------__init__.py(696B)
--------itemsets.py(15KB)
--------tests()
--------apriori.py(3KB)
----setup.py(4KB)
----README.md(5KB)
----docs()
--------presentation()
--------source()
--------make.bat(825B)
--------Makefile(618B)
----.readthedocs.yml(72B)
----.gitignore(1KB)