机器学习（八）—Apriori算法
摘要：本文对Apriori算法进行了简单介绍，并通过Python进行实现，进而结合UCI数据库中的肋形蘑菇数据集对算法进行验证。
“啤酒与尿布”的例子相信很多人都听说过吧，故事是这样的：在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象，尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢?这种从大规模的数据中发现物品间隐含关系的方法被称为关联分析，也就是本文要主要研究的一种常用的分析方法，Apriori算法是最著名的关联规则挖掘算法之一。下面就围绕该算法展开学习。
一 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。这些任务有两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集是经常出现在一块的物品的集合；关联规则暗示的是两种物品之间可能存在很强的关系。可以结合某家店的交易清单来说明这两个概念：
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交易号码 |
商品 |
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0 |
豆奶，草莓 |
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1 |
草莓，尿布，啤酒，辣椒酱 |
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2 |
豆奶，尿布，黄瓜，饼干 |
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3 |
黄瓜，饼干，尿布，啤酒 |
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4 |
黄瓜，啤酒，尿布，黄瓜 |
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）。
二 Apriori原理
上述我们通过支持度和可信度来定义发现数据之间存在的关系。我们知道，在商品列表中，可能存在单一商品组成的频繁项集，当然也存在两个以及两个以上的商品组成的频繁项集。而在计算一个频繁项集的支持度时，通常需要遍历所有的商品列表求得，对于列表数目较少的情况该方法无疑是没问题的，但当列表数目成千上万时，计算量过大，这种方法势必是不适用的。
那么如何解决上述问题呢，Apriori原理可以解决！Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集势必也是频繁的。这个原理从表面上看没什么大用，但是反过来，如果一个项集是非频繁项集，那么它所对应的超集就全都是非频繁项集。这样在确定了一个项集是非频繁项集了之后，它所对应的超集的支持度我们就可以不去计算了，这在很大程度上避免了项集数目的指数增长，可以更加合理的计算频繁项集。
三 Apriori算法
(1)使用Apriori算法来发现频繁项集
Apriori算法是用来发现频繁项集的一种方法。Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先生成所有单个物品的项集列表，遍历之后去掉不满足最小支持度要求的项集；接下来对剩下的集合进行组合生成包含两个元素的项集，去掉不满足最小支持度的项集；重复该过程直到去掉所有不满足最小支持度的项集。
首先采用python生成所有的单个物品所对应的项集，并构建一个得到频繁项集的函数，代码如下：
# -*- coding: cp936 -*- ''' Apriori算法 Ben 2015.09.28 ''' #coding:utf-8 from numpy import * def loadData(): return[[1,3,4],[2,3,5],[1,2,3,5],[2,5]] def createC1(dataSet): c1 = [] for transaction in dataSet: for item in transaction: if not [item] in c1: c1.append([item]) c1.sort() return map(frozenset,c1) def scanD(D,Ck,minSupport): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid):#判断tid是否在can中 if not ssCnt.has_key(can): ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 numItems = float(len(D)) retList = [] supportData = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / numItems if support >= minSupport: retList.insert(0,key) supportData[key] = support return retList,supportData
对上述代码进行测试：
#test dataSet = loadData() c1 = createC1(dataSet) D = map(set,dataSet) L1,supportData = scanD(D,c1,0.5) print L1 print supportData
结合构建的单个商品项集判断上述代码是可用的。据此结合之前的分析构建完整的算法，代码如下：
#构建多个商品对应的项集 def aprioriGen(Lk,k): retList = [] lenLk = len(Lk) for i in range(lenLk): for j in range(i+1,lenLk): L1 = list(Lk[i])[:k-2] L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: retList.append(Lk[i]|Lk[j]) return retList def apriori(dataSet,minSupport = 0.5): C1 = createC1(dataSet) D = map(set,dataSet) L1,supportData = scanD(D,C1,minSupport) L = [L1] k = 2 while (len(L[k-2]) > 0): Ck = aprioriGen(L[k-2],k) Lk,supK = scanD(D,Ck,minSupport) supportData.update(supK) L.append(Lk) k += 1 return L,supportData
这样就对得到频繁项集的思想进行了实现，下面验证：
dataSet = loadData() minSupport = 0.5 a,b = apriori(dataSet,minSupport) print a print b
结果为所有频繁项集以及其所对应的支持度，符合预期。
（2）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。
寻找关联规则的思想是：从一个频繁项集开始，创建一个规则列表，首先将规则的右边限定为一个元素，对这些规则进行测试，接下来合并剩下的规则来创建一个新的规则列表，规则的右边限定为两个元素，就这样一步一步实现，代码如下：
#使用关联规则生成函数 def generateRules(L,supportData,minConf = 0.7): bigRuleList = [] for i in range(1,len(L)): for freqSet in L[i]: H1 = [frozenset([item]) for item in freqSet] if (i > 1): rulesFromConseq(freqSet,H1,supportData,bigRuleList,minConf) else: calcConf(freqSet,H1,supportData,bigRuleList,minConf) return bigRuleList #集合右边一个元素 def calcConf(freqSet,H,supportData,brl,minConf = 0.7): prunedH = [] for conseq in H: conf = supportData[freqSet]/supportData[freqSet - conseq] if conf >= minConf: print freqSet - conseq,'-->',conseq,'conf:',conf brl.append((freqSet-conseq,conseq,conf)) prunedH.append(conseq) return prunedH #生成更多的关联规则 def rulesFromConseq(freqSet,H,supportData,br1,minConf = 0.7): m = len(H[0]) if (len(freqSet)>(m + 1)): Hmp1 = aprioriGen(H,m+1) Hmp1 = calcConf(freqSet,Hmp1,supportData,br1,minConf) if (len(Hmp1) > 1): rulesFromConseq(freqSet,Hmp1,supportData,br1,minConf)
接下来对上述的程序进行测试：
#test dataSet = loadData() minSupport = 0.5 L,suppData = apriori(dataSet,minSupport) rules = generateRules(L,suppData,minConf = 0.5) print rules
上述程序的结果表明该算法在小数据集中可以实现，其中更换可信度阈值minConf可以获得不同的关联规则。
四 发现毒蘑菇的特征
上面我们已经将Apriori算法应用到小数据集上，在本节我们将算法应用到真实数据上。有时我们寻找的不是频繁项集，而是对某些特定的有规律的特征。在本节中，我们会寻找毒蘑菇的一些公共特征，从而发现哪些特征是毒蘑菇特有的，我们从UCI数据库中寻找数据集mushroom.dat，其中第一个特征表示有毒或者没毒，2表示有毒。下面进行测试：
mushDatSet = [line.split() for line in open('mushroom.dat').readlines()] L,supportData = apriori(mushDatSet,minSupport = 0.3) for item in L[1]: if item.intersection('2'): print item
结果如下：
frozenset(['2', '59']) frozenset(['39', '2']) frozenset(['2', '67']) frozenset(['2', '34']) frozenset(['2', '23']) frozenset(['2', '86']) frozenset(['76', '2']) frozenset(['90', '2']) frozenset(['2', '53']) frozenset(['93', '2']) frozenset(['63', '2']) frozenset(['2', '28']) frozenset(['2', '85']) frozenset(['2', '36'])
这样就可以发现毒蘑菇相关的特征。
这就是我对该算法的理解和总结，难免有错，还望大家不吝赐教~
