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1 Apriori关联算法原理概述

1.1 关联分析

关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式: （1） 频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 （2）关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 频繁项集指的就是那些经常一起出现的物品集合，比如{啤酒，尿布，饼干}就是频繁项集中的一个例子，而根据上表也可以找到尿布->啤酒这样的关联规则。而我们是要通过关联分析大规模数据从而发现数据之间存在的有趣关系，那么问题来了，什么样的关系是有趣的呢？而这个有趣又是怎么定义的呢？我们可以通过支持度（support）和可信度（置信度confidence）来定义。一个项集的支持度指的是数据集中包含该项集记录所占的比例，上例中{豆奶}的支持度是2/5,{啤酒，尿布}的支持度是3/5；可信度是针对于像{尿布}->{啤酒}这样的关联规则来定义的，定义为：支持度({尿布，葡萄酒})/支持度（尿布）。

1.2 Apriori 原理

1.2.1 Apriori 算法流程步骤

收集数据：使用任意方法 准备数据：任何数据类型都可以，因为我们只保存集合 分析数据：使用任意方法 训练数据：使用Apiori算法来找到频繁项集 测试算法：不需要测试过程 使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则

1.2.2 使用Apriori算法来发现频繁集

Apriori 算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先会生成所有单个物品的项集列表。接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求，那些不满足最小支持度要求的集合会被去掉。燃尽后对生下来的集合进行组合以声场包含两个元素的项集。接下来再重新扫描交易记录，去掉不满足最小支持度的项集。该过程重复进行直到所有项集被去掉。生成候选项集。

1.2.3 从频繁项集中挖掘关联规则

频繁项集可以使用Apriori算法寻找，当然下来就是要找出关联规则了。我们知道，假设有一个频繁项集，它们之间就有可能有一条关联规则，即可以表示为："...—>..."，但反过来并不一定成立（其中箭头左边对应的集合为前件，箭头右边对应的集合为后件）。在上一节，我们使用最小支持度来量化频繁项集，对应的，采用可信度来量化关联规则。其中一条规则p—>H的可信度定义为：support(P|H)/support(P)，为找到其中的关联规则，我们可以先生成一个可能的规则列表，然后测试每条规则的可信度，结合可信度的最小要求，得到关联规则。同寻找频繁项集类似，我们可以为每个频繁项集产生许多关联规则，这样就会有很多的关联规则产生。结合Apriori原理，如果某条规则不满足最小可信度要求，那么该规则的所有子集也就不满足最小可信度要求，据此我们可以减少需要测试的规则数目，简化问题。

详细的Apriori算法大家都已经讲的很详细了，给大家推荐一篇优秀的博文: Apriori算法详解

2 实验讲解

为了方便用户便捷的应用Apriori算法计算，我计划搭建一个便捷的可视化操作界面。一个Apriori算法计算器，先带大家看看效果，若需完整代码请看链接：Apriori算法代码链接 1、实验数据

注：（1）搭建的平台有两个数据输入端口，一种是用户导入csv文件数据进行计算另一种的用户手动输入订单。故导入csv文件端口使用数据集①进行计算，手动输入端口使用数据集②进行计算。 （2）数据集①于打包文件中的“样例数据.csv”中。

2、实验说明及过程截图 按照实验要求，本次实验使用python中的tkinter模块搭建计算关联规则的平台可视化界面，平台名称为“5433关联规则计算平台”。平台主界面截图如下： 主界面主要介绍了平台使用计算关联规则的两个算法，分类是Apriori算法与FP-tree算法。Apriori算法简单且易于实现，是最具代表性的关联规则挖掘算法。但是Apriori算法需要频繁的对数据库进行扫描，这大大增长了计算时间。因此本次太在Apriori的基础上加入FP-tree算法计算通道，FP-tree算法秩序进行两次扫描便可以对所有可能的频繁项进行计数。 点击“从本地文件读入数据”按钮，跳转到读入数据界面。从文件读入数据界面截图如下： 可见用户只需选择文件路径平台即可自动将文件中的数据读入平台数据库。同时用户可根据数据集的需要设置最小支持度与最小置信度。点击“Apriori计算”或“FP-tree计算”即可进入计算界面。若数据集过大建议使用FP-tree计算。后即可进入结果展示界面查看计算结果。结果展示界面截图如下： 点击“返回主界面”后点击“用户手动输入数据集”按钮进入手动输入数据界面。手动输入数据界面截图如下： 用户每输入一条数据点击“插入数据”按钮即可将数据插入数据库里。在设置最小支持度与最小置信度后，点击“Apriori计算”或“FP-tree计算”即可进入计算界面。

3、实验结果 本次计算于2021年10月21日星期四进行。 首先进行数据集①的计算，利用数据导入功能将“样例数据.csv”中的数据导入平台数据库，并设置最小支持度为0.2，最小置信度为0.5。操作截图如下：

分别点击“Apriori计算”进行计算。计算结果截图如下：

3 结语

本文介绍了一个有趣的Python小项目：使用tkinter库设计并搭建Apriori关联算法软件。Apriori算法在数据挖掘中应用广泛，能够从大规模数据中发现关联规则。通过本项目，我们将学习如何使用tkinter创建用户界面，使用户能够方便地输入数据和参数，然后应用Apriori算法来发现关联规则。这个实践性的项目不仅让你熟悉了解数据挖掘算法，还培养了使用GUI库构建应用程序的能力。通过动手实现一个实际应用，你将深入理解Apriori算法的原理和实际应用，同时提升编程技能。