diff --git a/docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md b/docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md index feee8369..0326a153 100644 --- a/docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md +++ b/docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md @@ -33,5 +33,4 @@ * 2.接下来合并所有剩余规则来创建一个新的规则列表，其中规则右部包含两个元素。 * 如下图： * ![所有可能的项集组合](./11.所有可能的项集组合.png) - - +* 最后： 每次增加频繁项集的大小，Apriori算法都会重新扫描整个数据集，是否有优化空间呢？ 下一章：FP-growth算法等着你的到来 diff --git a/src/python/11.Apriori/apriori.py b/src/python/11.Apriori/apriori.py index f0ddc49b..03be65bb 100644 --- a/src/python/11.Apriori/apriori.py +++ b/src/python/11.Apriori/apriori.py @@ -87,7 +87,7 @@ def aprioriGen(Lk, k): # if first k-2 elements are equal if L1 == L2: # set union - print 'union=', Lk[i] | Lk[j], Lk[i], Lk[j] + # print 'union=', Lk[i] | Lk[j], Lk[i], Lk[j] retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList @@ -108,7 +108,7 @@ def apriori(dataSet, minSupport=0.5): # 计算支持support， L1表示满足support的key, supportData表示全集的集合 L1, supportData = scanD(D, C1, minSupport) - print "L1=", L1, "\n", "outcome: ", supportData + # print "L1=", L1, "\n", "outcome: ", supportData L = [L1] k = 2 @@ -176,7 +176,7 @@ def rulesFromConseq(freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7): Hmp1 = aprioriGen(H, m+1) Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf) # 如果有2个结果都可以，直接返回结果就行，下面这个判断是多余，我个人觉得 - print 'Hmp1=', Hmp1 + # print 'Hmp1=', Hmp1 if (len(Hmp1) > 1): # print '-------' # print len(freqSet), len(Hmp1[0]) + 1 @@ -208,108 +208,117 @@ def generateRules(L, supportData, minConf=0.7): return bigRuleList +def getActionIds(): + from time import sleep + from votesmart import votesmart + # votesmart.apikey = 'get your api key first' + votesmart.apikey = 'a7fa40adec6f4a77178799fae4441030' + actionIdList = [] + billTitleList = [] + fr = open('testData/Apriori_recent20bills.txt') + for line in fr.readlines(): + billNum = int(line.split('\t')[0]) + try: + billDetail = votesmart.votes.getBill(billNum) # api call + for action in billDetail.actions: + if action.level == 'House' and (action.stage == 'Passage' or action.stage == 'Amendment Vote'): + actionId = int(action.actionId) + print 'bill: %d has actionId: %d' % (billNum, actionId) + actionIdList.append(actionId) + billTitleList.append(line.strip().split('\t')[1]) + except: + print "problem getting bill %d" % billNum + sleep(1) # delay to be polite + return actionIdList, billTitleList + + +def getTransList(actionIdList, billTitleList): #this will return a list of lists containing ints + itemMeaning = ['Republican', 'Democratic']#list of what each item stands for + for billTitle in billTitleList:#fill up itemMeaning list + itemMeaning.append('%s -- Nay' % billTitle) + itemMeaning.append('%s -- Yea' % billTitle) + transDict = {}#list of items in each transaction (politician) + voteCount = 2 + for actionId in actionIdList: + sleep(3) + print 'getting votes for actionId: %d' % actionId + try: + voteList = votesmart.votes.getBillActionVotes(actionId) + for vote in voteList: + if not transDict.has_key(vote.candidateName): + transDict[vote.candidateName] = [] + if vote.officeParties == 'Democratic': + transDict[vote.candidateName].append(1) + elif vote.officeParties == 'Republican': + transDict[vote.candidateName].append(0) + if vote.action == 'Nay': + transDict[vote.candidateName].append(voteCount) + elif vote.action == 'Yea': + transDict[vote.candidateName].append(voteCount + 1) + except: + print "problem getting actionId: %d" % actionId + voteCount += 2 + return transDict, itemMeaning + + +# 暂时没用上 +# def pntRules(ruleList, itemMeaning): +# for ruleTup in ruleList: +# for item in ruleTup[0]: +# print itemMeaning[item] +# print " -------->" +# for item in ruleTup[1]: +# print itemMeaning[item] +# print "confidence: %f" % ruleTup[2] +# print #print a blank line + + def main(): + # 以前的测试 # project_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())) - # 1.收集并准备数据 + # 收集并准备数据 # dataMat, labelMat = loadDataSet("%s/resources/Apriori_testdata.txt" % project_dir) - # 1. 加载数据 - dataSet = loadDataSet() - print(dataSet) - # 调用 apriori 做购物篮分析 - # 支持度满足阈值的key集合L，和所有key的全集suppoerData - L, supportData = apriori(dataSet, minSupport=0.5) - # print L, supportData - print '\ngenerateRules\n' - generateRules(L, supportData, minConf=0.05) + # 现在的的测试 + # # 1. 加载数据 + # dataSet = loadDataSet() + # print(dataSet) + # # 调用 apriori 做购物篮分析 + # # 支持度满足阈值的key集合L，和所有key的全集suppoerData + # L, supportData = apriori(dataSet, minSupport=0.5) + # # print L, supportData + # print '\ngenerateRules\n' + # rules = generateRules(L, supportData, minConf=0.05) + # print rules + + # 项目实战 + # 构建美国国会投票记录的事务数据集 + # actionIdList, billTitleList = getActionIds() + # # 测试前2个 + # # transDict, itemMeaning = getTransList(actionIdList[: 2], billTitleList[: 2]) + # # transDict 表示 action_id的集合，transDict[key]这个就是action_id对应的选项，例如 [1, 2, 3] + # transDict, itemMeaning = getTransList(actionIdList, billTitleList) + # # 得到全集的数据 + # dataSet = [transDict[key] for key in transDict.keys()] + # L, supportData = apriori(dataSet, minSupport=0.3) + # rules = generateRules(L, supportData, minConf=0.95) + # print rules + + # 项目实战 + # 发现毒蘑菇的相似特性 + # 得到全集的数据 + dataSet = [line.split() for line in open("testData/Apriori_mushroom.dat").readlines()] + L, supportData = apriori(dataSet, minSupport=0.3) + # 2表示毒蘑菇，1表示可食用的蘑菇 + # 找出关于2的频繁子项出来，就知道如果是毒蘑菇，那么出现频繁的也可能是毒蘑菇 + for item in L[1]: + if item.intersection('2'): + print item + + for item in L[2]: + if item.intersection('2'): + print item if __name__ == "__main__": main() - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -def pntRules(ruleList, itemMeaning): - for ruleTup in ruleList: - for item in ruleTup[0]: - print itemMeaning[item] - print " -------->" - for item in ruleTup[1]: - print itemMeaning[item] - print "confidence: %f" % ruleTup[2] - print #print a blank line - - -# from time import sleep -# from votesmart import votesmart -# votesmart.apikey = 'a7fa40adec6f4a77178799fae4441030' -# #votesmart.apikey = 'get your api key first' -# def getActionIds(): -# actionIdList = []; billTitleList = [] -# fr = open('recent20bills.txt') -# for line in fr.readlines(): -# billNum = int(line.split('\t')[0]) -# try: -# billDetail = votesmart.votes.getBill(billNum) #api call -# for action in billDetail.actions: -# if action.level == 'House' and \ -# (action.stage == 'Passage' or action.stage == 'Amendment Vote'): -# actionId = int(action.actionId) -# print 'bill: %d has actionId: %d' % (billNum, actionId) -# actionIdList.append(actionId) -# billTitleList.append(line.strip().split('\t')[1]) -# except: -# print "problem getting bill %d" % billNum -# sleep(1) #delay to be polite -# return actionIdList, billTitleList -# -# def getTransList(actionIdList, billTitleList): #this will return a list of lists containing ints -# itemMeaning = ['Republican', 'Democratic']#list of what each item stands for -# for billTitle in billTitleList:#fill up itemMeaning list -# itemMeaning.append('%s -- Nay' % billTitle) -# itemMeaning.append('%s -- Yea' % billTitle) -# transDict = {}#list of items in each transaction (politician) -# voteCount = 2 -# for actionId in actionIdList: -# sleep(3) -# print 'getting votes for actionId: %d' % actionId -# try: -# voteList = votesmart.votes.getBillActionVotes(actionId) -# for vote in voteList: -# if not transDict.has_key(vote.candidateName): -# transDict[vote.candidateName] = [] -# if vote.officeParties == 'Democratic': -# transDict[vote.candidateName].append(1) -# elif vote.officeParties == 'Republican': -# transDict[vote.candidateName].append(0) -# if vote.action == 'Nay': -# transDict[vote.candidateName].append(voteCount) -# elif vote.action == 'Yea': -# transDict[vote.candidateName].append(voteCount + 1) -# except: -# print "problem getting actionId: %d" % actionId -# voteCount += 2 -# return transDict, itemMeaning diff --git a/testData/Apriori_mushroom.dat b/testData/Apriori_mushroom.dat new file mode 100755 index 00000000..2c14ebf2 --- /dev/null +++ b/testData/Apriori_mushroom.dat @@ -0,0 +1,8124 @@ +1 3 9 13 23 25 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 113 +2 3 9 14 23 26 34 36 39 40 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 114 +2 4 9 15 23 27 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 +1 3 10 15 23 25 34 36 38 41 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 113 +2 3 9 16 24 28 34 37 39 40 53 54 59 63 67 76 85 86 90 94 99 109 114 +2 3 10 14 23 26 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 98 108 114 +2 4 9 15 23 26 34 36 39 42 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 98 108 115 +2 4 10 15 23 27 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 115 +1 3 10 15 23 25 34 36 38 43 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 110 114 +2 4 9 14 23 26 34 36 39 42 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 115 +2 3 10 14 23 27 34 36 39 42 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 114 +2 3 10 14 23 26 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 115 +2 4 9 14 23 26 34 36 39 44 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 114 +1 3 10 15 23 25 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 110 113 +2 3 11 13 24 28 34 37 39 41 53 54 59 64 67 76 85 86 90 94 98 109 114 +2 5 11 16 24 28 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 111 113 +2 6 11 15 24 28 34 37 39 40 53 54 59 63 67 76 85 86 90 94 99 109 114 +1 3 9 13 23 25 34 36 38 41 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 114 +1 3 10 15 23 25 34 36 38 41 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 113 +1 3 9 13 23 25 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 113 +2 4 9 14 23 26 34 36 39 40 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 115 +1 3 10 13 23 25 34 36 38 41 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 110 114 +2 4 10 14 23 27 34 36 39 40 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 115 +2 4 10 15 23 26 34 36 39 44 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 +2 4 9 15 23 27 34 36 39 42 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 115 +1 6 9 15 23 25 34 36 38 41 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 110 114 +2 3 10 14 23 26 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 +2 3 10 15 23 27 34 36 39 44 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 +2 6 11 13 24 28 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 111 113 +2 3 9 14 23 26 34 37 38 41 53 56 59 63 67 76 85 86 90 93 99 110 116 +2 4 9 14 23 27 34 36 39 42 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 +1 3 10 15 23 25 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 113 +2 3 10 14 23 27 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 108 115 +2 3 10 13 23 27 34 36 39 43 52 57 59 65 67 76 85 86 90 93 99 111 117 +2 4 10 14 23 27 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 115 +2 3 11 14 23 27 34 37 38 44 53 56 59 63 67 76 85 86 90 93 99 110 116 +2 5 11 16 24 28 34 36 38 40 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 110 113 +1 3 10 13 23 25 34 36 38 44 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 113 +2 3 11 14 23 26 34 37 38 43 53 56 59 63 67 76 85 86 90 93 99 110 116 +2 4 9 14 23 27 34 36 39 40 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 98 107 115 +2 4 10 14 23 26 34 36 39 41 52 55 59 63 67 76 85 86 90 93 99 107 114 +2 3 10 14 23 27 34 36 39 41 52 57 59 65 67 76 85 86 90 93 98 111 117 +2 3 11 13 24 28 34 36 38 42 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 98 111 113 +1 3 10 15 23 25 34 36 38 43 52 54 59 63 67 76 85 86 90 93 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+11364 Credit Default Swap Regulations +11820 "Whistleblower Protection" for Offshore Oil Workers +12452 Treaty with Russia to Reduce and Limit Offensive Arms +11318 Derivatives Regulation Modifications +11414 Repealing "Don't Ask, Don't Tell" After Military Review and Certification +11719 Unemployment Benefits Extension +11205 Prohibiting 2010- 2011 Congressional Cost-of-Living Pay Increase +12747 Prohibiting Use of Federal Funds For Planned Parenthood +12792 Reducing Federal Funding of the US Institute of Peace +12827 Prohibiting the Use of Federal Funds for NASCAR Sponsorships +12445 Mine Safety Act +12049 2010-2011 Defense Authorizations \ No newline at end of file