任务描述
本关任务：编写一个能实现基于遍历的支持度计算的小程序。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.基于遍历的支持度计算，2.基于遍历的支持度计算代码实现。
基于遍历的支持度计算
经过候选生成与候选剪枝我们利用频繁 k 项集 Lk 得到了候选 k+1 项集 Ck+1 ，接下来我们通过计算 Ck+1 中各项集支持度，确定 Lk+1 。 支持度计算公式：
常见的做法就是遍历数据集，检查候选项集中的每一项是否出现在数据集的事物当中。计算出各项支持度以后，人为设定一个最小支持度，当候选项集中某一项支持度大于等于最小支持度就添加到频繁项集中。
基于遍历的支持度计算函数如下：
其中 data_set 为数据集，ck 为候选 k 项集，min_support为最小支持度， support_data 为各项的支持度记录字典。遍历数据集for循环中检查候选集ck中的每一项是否出现在事务t中请同学自行完成。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器补充代码，使用遍历计算支持度。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
预期输出：6
class Apriori():
def create_c1(self, dataset): # 遍历整个数据集生成c1候选集
c1 = set()
for i in dataset:
for j in i:
item = frozenset([j])
c1.add(item)
return c1
def create_ck(self, Lk_1, size): # 通过频繁项集Lk-1创建ck候选项集
Ck = set()
l = len(Lk_1)
lk_list = list(Lk_1)
for i in range(l):
for j in range(i + 1, l): # 两次遍历Lk-1，找出前n-1个元素相同的项
l1 = list(lk_list[i])
l2 = list(lk_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
if l1[0:size - 2] == l2[0:size - 2]: # 只有最后一项不同时，生成下一候选项
Ck_item = lk_list[i] | lk_list[j]
if self.has_infrequent_subset(Ck_item, Lk_1): # 检查该候选项的子集是否都在Lk-1中
Ck.add(Ck_item)
return Ck
def has_infrequent_subset(self, Ck_item, Lk_1): # 检查候选项Ck_item的子集是否都在Lk-1中
for item in Ck_item:
sub_Ck = Ck_item - frozenset([item])
if sub_Ck not in Lk_1:
return False
return True
def generate_lk_by_ck_ergodic(self, data_set, ck, min_support, support_data): # 通过候选项ck生成lk，基于遍历的支持度计算并将各频繁项的支持度保存到support_data字典中
item_count = {} # 用于标记各候选项在数据集出现的次数
Lk = set()
# 基于遍历的支持度计算
for t in data_set: # 遍历数据集
for item in ck:
##########begin##########
# 检查候选集ck中的每一项是否出现在事务t中
if item.issubset(t):
#x.issubset(y)表示x是否包含在y中
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
##########end##########
t_num = float(len(data_set))
for item in item_count:
##########begin##########
# 将满足支持度的候选项添加到频繁项集中
if item_count[item] / t_num >= min_support:
Lk.add(item)
support_data[item] = item_count[item]
##########end##########
return Lk
if __name__ == "__main__":
data = [['a','c','e'],['b','d'],['b','c'],['a','b','c','d'],['a','b'],['b','c'],['a','b'],
['a','b','c','e'],['a','b','c'],['a','c','e']]
apriori = Apriori()
support_data = {}
c1 = apriori.create_c1(data)
l1 = apriori.generate_lk_by_ck_ergodic(data_set=data, ck=c1, min_support=0.2, support_data=support_data)
c2 = apriori.create_ck(l1,size=2)
l2 = apriori.generate_lk_by_ck_ergodic(data_set=data,ck=c2,min_support=0.2,support_data=support_data)
print(len(l2))