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关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的乏味关系。Apriori算法是一种风行的关联规定开掘和频繁项集提取算法，在关联规则学习中有利用。它旨在对蕴含交易的数据库进行操作，例如商店客户的购买（购物篮剖析）。除了购物篮剖析之外，该算法还能够利用于其余问题。例如，在网络用户导航畛域，咱们能够搜寻诸如拜访过网页A和网页B的客户也拜访过网页C的规定。

Python sklearn 库没有 Apriori 算法，其中 Python 库 MLxtend 用于市场篮子剖析。在这篇文章中，我将分享如何应用Python 获取关联规定和绘制图表，为数据挖掘中的关联规定创立数据可视化 。首先咱们须要失去关联规定。

从数组数据中获取关联规定

要获取关联规定，您能够运行以下代码

            

import pandas as pd




oary = ott(daset).trafrm(dtset)

df = pd(oh_ry, column=oht.cns)
print (df)

frequent = apror(df, mn_upprt=0.6, useclaes=True)

print (frequent )

数据挖掘中的置信度和反对度

为了抉择乏味的规定，咱们能够应用最出名的束缚，即置信度和反对度的最小阈值 。
反对度是指我的项目集在数据集中呈现的频率。
相信度示意规定被发现为真的频率。

suprt=rules(\['suport'\])

cofidece=rules(\['confience'\])

关联规定——散点图

建设散点图的python代码。因为这里有几个点有雷同的值，我增加了小的随机值来显示所有的点。

for i in range (len(supprt)):

   suport\[i\] = suport\[i\] + 0.00 * (ranom.radint(,10)- 5)
   confidence\[i\] = confidence\[i\] + 0.0025 * (rao.rant(1,10) - 5)


plt.show()

以下是反对度和置信度的散点图：

如何为数据挖掘中的关联规定创立数据可视化

为了将关联规定示意为图。这是关联规定示例：（豆，洋葱）==>（鸡蛋）

上面的有向图是为此规定构建的，如下所示。具备 R0 的节点标识一个规定，并且它总是具备传入和传出边。传入边将代表规定前项，箭头在节点旁边。 

上面是一个从实例数据集中提取的所有规定的图形例子。

这是构建关联规定的源代码。

import networkx as nx 

  G1 = nx.iGaph()

   

  colr_ap=\[\]

  N = 50

  colors = np.randm.rndN)   

   

   

  for i in range (rue\_o\_w):     

    G1.a\_od\_from(\["R"+st(i)\])

    

     

    for a in rsloc\[i\]\['anedts'\]:

                

        G1.dnoesrom(\[a\])

        

        G1.adedg(a, "R"+str(i))

       

    for c in ruleioc\[i\]\[''\]:

             

            G1.addnodsom()

            

            G1.adddge"R"str(i), c, colo=\[i\], weht=2)



  for noe in G1:

       fod_astring = alse

       for iem in sts:

           if nde==itm:

                found\_a\_ring = True

       if fond_sting:

            cor_mp.apend('ellw')

       else:
            cor_mapapped('green')      




  plt.show()

在线批发数据集的数据可视化

为了对可视化进行实在感触和测试，咱们能够采纳可用的在线批发商店数据集并利用关联规定图的代码。

以下是反对度和置信度的散点图后果。这次应用seaborn库来构建散点图。上面是批发数据集关联规定（前 10 条规定）的可视化。

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