Python数据挖掘实战：Apriori算法去重计数技巧

本文针对《Python数据挖掘入门与实践》中Apriori算法代码存在的重复计数问题，提出两种改进方案。原代码在寻找频繁2-项集时，由于遍历所有可能的1-项集，导致相同的2-项集被多次计算，例如`{a,b}`会被重复计算为`{a,b}`和`{b,a}`。改进方案一通过计数前检查避免重复；改进方案二则通过排序项集元素来保证唯一性。两种方法均能有效解决重复计数问题，提高Apriori算法的效率和准确性，本文将详细分析并比较两种方法的优缺点，帮助读者更好地理解和应用Apriori算法。

《Python数据挖掘入门与实践》Apriori算法代码优化：避免频繁项集重复计数

本文针对《Python数据挖掘入门与实践》一书中Apriori算法代码片段中存在的重复计数问题，提出改进方案。原代码在寻找频繁2-项集时，由于遍历所有可能的1-项集，导致相同的2-项集被多次计算。

问题描述:

原代码片段如下：

from collections import defaultdict

def find_frequent_itemsets_improved2(favorable_reviews_by_users, k_1_itemsets, min_support):
    counts = defaultdict(int)
    for user, reviews in favorable_reviews_by_users.items():
        for itemset in k_1_itemsets:
            if itemset.issubset(reviews):
                for other_reviewed_movie in sorted(list(reviews - itemset)): #排序
                    current_superset = frozenset(sorted(list(itemset | frozenset((other_reviewed_movie,))))) #排序
                    counts[current_superset] += 1
    return dict([(itemset, frequency) for itemset, frequency in counts.items() if frequency >= min_support])

总结:

方法二比方法一效率更高，因为它避免了重复的计数检查。 两种方法都能有效解决原代码中频繁项集重复计数的问题，得到正确的频繁2-项集。 选择哪种方法取决于具体的性能需求和代码风格偏好。 建议读者在学习Apriori算法时，理解其原理，并尝试改进代码以提高效率和准确性。

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