Apriori演算法介紹(Python實現)

来源:http://www.cnblogs.com/llhthinker/archive/2017/04/16/6719779.html
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導讀: 隨著大數據概念的火熱,啤酒與尿布的故事廣為人知。我們如何發現買啤酒的人往往也會買尿布這一規律?數據挖掘中的用於挖掘頻繁項集和關聯規則的Apriori演算法可以告訴我們。本文首先對Apriori演算法進行簡介,而後進一步介紹相關的基本概念,之後詳細的介紹Apriori演算法的具體策略和步驟,最後給出 ...


導讀

隨著大數據概念的火熱,啤酒與尿布的故事廣為人知。我們如何發現買啤酒的人往往也會買尿布這一規律?數據挖掘中的用於挖掘頻繁項集和關聯規則的Apriori演算法可以告訴我們。本文首先對Apriori演算法進行簡介,而後進一步介紹相關的基本概念,之後詳細的介紹Apriori演算法的具體策略和步驟,最後給出Python實現代碼。

1.Apriori演算法簡介

Apriori演算法是經典的挖掘頻繁項集和關聯規則的數據挖掘演算法。A priori在拉丁語中指"來自以前"。當定義問題時,通常會使用先驗知識或者假設,這被稱作"一個先驗"(a priori)。Apriori演算法的名字正是基於這樣的事實:演算法使用頻繁項集性質的先驗性質,即頻繁項集的所有非空子集也一定是頻繁的。Apriori演算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法,其中k項集用於探索(k+1)項集。首先,通過掃描資料庫,累計每個項的計數,並收集滿足最小支持度的項,找出頻繁1項集的集合。該集合記為L1。然後,使用L1找出頻繁2項集的集合L2,使用L2找出L3,如此下去,直到不能再找到頻繁k項集。每找出一個Lk需要一次資料庫的完整掃描。Apriori演算法使用頻繁項集的先驗性質來壓縮搜索空間。

2. 基本概念

  • 項與項集:設itemset={item1, item_2, …, item_m}是所有項的集合,其中,item_k(k=1,2,…,m)成為項。項的集合稱為項集(itemset),包含k個項的項集稱為k項集(k-itemset)。
  • 事務與事務集:一個事務T是一個項集,它是itemset的一個子集,每個事務均與一個唯一標識符Tid相聯繫。不同的事務一起組成了事務集D,它構成了關聯規則發現的事務資料庫。
  • 關聯規則:關聯規則是形如A=>B的蘊涵式,其中A、B均為itemset的子集且均不為空集,而A交B為空。
  • 支持度(support):關聯規則的支持度定義如下:

    其中表示事務包含集合A和B的並(即包含A和B中的每個項)的概率。註意與P(A or B)區別,後者表示事務包含A或B的概率。

  • 置信度(confidence):關聯規則的置信度定義如下:

  • 項集的出現頻度(support count):包含項集的事務數,簡稱為項集的頻度、支持度計數或計數。
  • 頻繁項集(frequent itemset):如果項集I的相對支持度滿足事先定義好的最小支持度閾值(即I的出現頻度大於相應的最小出現頻度(支持度計數)閾值),則I是頻繁項集。
  • 強關聯規則:滿足最小支持度和最小置信度的關聯規則,即待挖掘的關聯規則。

3. 實現步驟

一般而言,關聯規則的挖掘是一個兩步的過程:

    1. 找出所有的頻繁項集
    2. 由頻繁項集產生強關聯規則

3.1挖掘頻繁項集

3.1.1 相關定義

  • 連接步驟:頻繁(k-1)項集Lk-1的自身連接產生候選k項集Ck

    Apriori演算法假定項集中的項按照字典序排序。如果Lk-1中某兩個的元素(項集)itemset1和itemset2的前(k-2)個項是相同的,則稱itemset1和itemset2是可連接的。所以itemset1與itemset2連接產生的結果項集是{itemset1[1], itemset1[2], …, itemset1[k-1], itemset2[k-1]}。連接步驟包含在下文代碼中的create_Ck函數中。

  • 剪枝策略

由於存在先驗性質:任何非頻繁的(k-1)項集都不是頻繁k項集的子集。因此,如果一個候選k項集Ck的(k-1)項子集不在Lk-1中,則該候選也不可能是頻繁的,從而可以從Ck中刪除,獲得壓縮後的Ck。下文代碼中的is_apriori函數用於判斷是否滿足先驗性質,create_Ck函數中包含剪枝步驟,即若不滿足先驗性質,剪枝。

  • 刪除策略

基於壓縮後的Ck,掃描所有事務,對Ck中的每個項進行計數,然後刪除不滿足最小支持度的項,從而獲得頻繁k項集。刪除策略包含在下文代碼中的generate_Lk_by_Ck函數中。

3.1.2 步驟

  1. 每個項都是候選1項集的集合C1的成員。演算法掃描所有的事務,獲得每個項,生成C1(見下文代碼中的create_C1函數)。然後對每個項進行計數。然後根據最小支持度從C1中刪除不滿足的項,從而獲得頻繁1項集L1。
  2. 對L1的自身連接生成的集合執行剪枝策略產生候選2項集的集合C2,然後,掃描所有事務,對C2中每個項進行計數。同樣的,根據最小支持度從C2中刪除不滿足的項,從而獲得頻繁2項集L2。
  3. 對L2的自身連接生成的集合執行剪枝策略產生候選3項集的集合C3,然後,掃描所有事務,對C3每個項進行計數。同樣的,根據最小支持度從C3中刪除不滿足的項,從而獲得頻繁3項集L3。
  4. 以此類推,對Lk-1的自身連接生成的集合執行剪枝策略產生候選k項集Ck,然後,掃描所有事務,對Ck中的每個項進行計數。然後根據最小支持度從Ck中刪除不滿足的項,從而獲得頻繁k項集。

3.2 由頻繁項集產生關聯規則

一旦找出了頻繁項集,就可以直接由它們產生強關聯規則。產生步驟如下:

  • 對於每個頻繁項集itemset,產生itemset的所有非空子集(這些非空子集一定是頻繁項集);
  • 對於itemset的每個非空子集s,如果,則輸出,其中min_conf是最小置信度閾值。

4. 樣例以及Python實現代碼

下圖是《數據挖掘:概念與技術》(第三版)中挖掘頻繁項集的樣例圖解。

本文基於該樣例的數據編寫Python代碼實現Apriori演算法。代碼需要註意如下兩點:

  • 由於Apriori演算法假定項集中的項是按字典序排序的,而集合本身是無序的,所以我們在必要時需要進行set和list的轉換;
  • 由於要使用字典(support_data)記錄項集的支持度,需要用項集作為key,而可變集合無法作為字典的key,因此在合適時機應將項集轉為固定集合frozenset。
"""
# Python 2.7
# Filename: apriori.py
# Author: llhthinker
# Email: hangliu56[AT]gmail[DOT]com
# Blog: http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/6719779.html
# Date: 2017-04-16
"""


def load_data_set():
    """
    Load a sample data set (From Data Mining: Concepts and Techniques, 3th Edition)
    Returns: 
        A data set: A list of transactions. Each transaction contains several items.
    """
    data_set = [['l1', 'l2', 'l5'], ['l2', 'l4'], ['l2', 'l3'],
            ['l1', 'l2', 'l4'], ['l1', 'l3'], ['l2', 'l3'],
            ['l1', 'l3'], ['l1', 'l2', 'l3', 'l5'], ['l1', 'l2', 'l3']]
    return data_set


def create_C1(data_set):
    """
    Create frequent candidate 1-itemset C1 by scaning data set.
    Args:
        data_set: A list of transactions. Each transaction contains several items.
    Returns:
        C1: A set which contains all frequent candidate 1-itemsets
    """
    C1 = set()
    for t in data_set:
        for item in t:
            item_set = frozenset([item])
            C1.add(item_set)
    return C1


def is_apriori(Ck_item, Lksub1):
    """
    Judge whether a frequent candidate k-itemset satisfy Apriori property.
    Args:
        Ck_item: a frequent candidate k-itemset in Ck which contains all frequent
                 candidate k-itemsets.
        Lksub1: Lk-1, a set which contains all frequent candidate (k-1)-itemsets.
    Returns:
        True: satisfying Apriori property.
        False: Not satisfying Apriori property.
    """
    for item in Ck_item:
        sub_Ck = Ck_item - frozenset([item])
        if sub_Ck not in Lksub1:
            return False
    return True


def create_Ck(Lksub1, k):
    """
    Create Ck, a set which contains all all frequent candidate k-itemsets
    by Lk-1's own connection operation.
    Args:
        Lksub1: Lk-1, a set which contains all frequent candidate (k-1)-itemsets.
        k: the item number of a frequent itemset.
    Return:
        Ck: a set which contains all all frequent candidate k-itemsets.
    """
    Ck = set()
    len_Lksub1 = len(Lksub1)
    list_Lksub1 = list(Lksub1)
    for i in range(len_Lksub1):
        for j in range(1, len_Lksub1):
            l1 = list(list_Lksub1[i])
            l2 = list(list_Lksub1[j])
            l1.sort()
            l2.sort()
            if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
                Ck_item = list_Lksub1[i] | list_Lksub1[j]
                # pruning
                if is_apriori(Ck_item, Lksub1):
                    Ck.add(Ck_item)
    return Ck


def generate_Lk_by_Ck(data_set, Ck, min_support, support_data):
    """
    Generate Lk by executing a delete policy from Ck.
    Args:
        data_set: A list of transactions. Each transaction contains several items.
        Ck: A set which contains all all frequent candidate k-itemsets.
        min_support: The minimum support.
        support_data: A dictionary. The key is frequent itemset and the value is support.
    Returns:
        Lk: A set which contains all all frequent k-itemsets.
    """
    Lk = set()
    item_count = {}
    for t in data_set:
        for item in Ck:
            if item.issubset(t):
                if item not in item_count:
                    item_count[item] = 1
                else:
                    item_count[item] += 1
    t_num = float(len(data_set))
    for item in item_count:
        if (item_count[item] / t_num) >= min_support:
            Lk.add(item)
            support_data[item] = item_count[item] / t_num
    return Lk


def generate_L(data_set, k, min_support):
    """
    Generate all frequent itemsets.
    Args:
        data_set: A list of transactions. Each transaction contains several items.
        k: Maximum number of items for all frequent itemsets.
        min_support: The minimum support.
    Returns:
        L: The list of Lk.
        support_data: A dictionary. The key is frequent itemset and the value is support.
    """
    support_data = {}
    C1 = create_C1(data_set)
    L1 = generate_Lk_by_Ck(data_set, C1, min_support, support_data)
    Lksub1 = L1.copy()
    L = []
    L.append(Lksub1)
    for i in range(2, k+1):
        Ci = create_Ck(Lksub1, i)
        Li = generate_Lk_by_Ck(data_set, Ci, min_support, support_data)
        Lksub1 = Li.copy()
        L.append(Lksub1)
    return L, support_data


def generate_big_rules(L, support_data, min_conf):
    """
    Generate big rules from frequent itemsets.
    Args:
        L: The list of Lk.
        support_data: A dictionary. The key is frequent itemset and the value is support.
        min_conf: Minimal confidence.
    Returns:
        big_rule_list: A list which contains all big rules. Each big rule is represented
                       as a 3-tuple.
    """
    big_rule_list = []
    sub_set_list = []
    for i in range(0, len(L)):
        for freq_set in L[i]:
            for sub_set in sub_set_list:
                if sub_set.issubset(freq_set):
                    conf = support_data[freq_set] / support_data[freq_set - sub_set]
                    big_rule = (freq_set - sub_set, sub_set, conf)
                    if conf >= min_conf and big_rule not in big_rule_list:
                        # print freq_set-sub_set, " => ", sub_set, "conf: ", conf
                        big_rule_list.append(big_rule)
            sub_set_list.append(freq_set)
    return big_rule_list


if __name__ == "__main__":
    """
    Test
    """
    data_set = load_data_set()
    L, support_data = generate_L(data_set, k=3, min_support=0.2)
    big_rules_list = generate_big_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
    for Lk in L:
        print "="*50
        print "frequent " + str(len(list(Lk)[0])) + "-itemsets\t\tsupport"
        print "="*50
        for freq_set in Lk:
            print freq_set, support_data[freq_set]
    print
    print "Big Rules"
    for item in big_rules_list:
        print item[0], "=>", item[1], "conf: ", item[2]

代碼運行結果截圖如下:

==============================

參考:

《數據挖掘:概念與技術》(第三版)

《機器學習實戰》

 


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