基于神经网络的关联规则挖掘 的示例程序

以下是一个基于神经网络的关联规则挖掘的示例程序：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建数据集
X = np.array([[0, 1, 1, 0],
              [1, 0, 1, 0],
              [1, 1, 0, 1],
              [0, 1, 0, 1],
              [1, 1, 0, 0],
              [1, 0, 0, 1],
              [0, 0, 1, 1]])

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim=4, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, X[:, 0], epochs=1000, verbose=0)

# 预测结果
predictions = model.predict(X)

# 输出关联规则
for i in range(len(X)):
    if predictions[i] > 0.5:
        print(X[i, :], '=>', 1)
    else:
        print(X[i, :], '=>', 0)

该程序首先构建了一个简单的数据集，其中包含了一些二进制属性的值。然后，它定义了一个神经网络模型，该模型包含三个层，其中第一个层有四个输入和三个输出，第二个层有三个输入和两个输出，第三个层有两个输入和一个输出。模型使用sigmoid激活函数和adam优化器进行训练，以最小化二元交叉熵损失。在训练完成后，模型对数据集进行预测，并根据预测结果输出关联规则