使用 Apriori 算法分析医院礼品店关联规则：示例代码

使用 Apriori 算法分析医院礼品店关联规则：示例代码

本文将以医院礼品店为例，展示如何使用 Apriori 算法进行关联规则分析，挖掘商品之间的关联关系。

示例场景: 某医院礼品店已完成 5 项交易，假设购买记录如表 8-3 所示。我们将使用 Apriori 算法来分析商品之间的关联关系，例如哪些商品经常被一起购买。

最小支持度设为 0.4

代码示例:

def loadDataSet():
    return [[1, 2, 3], [4, 1, 5, 6], [2, 6, 1], [4, 5, 3], [1, 2, 3]]
D = loadDataSet()

由于题目未提供表格数据，无法确定具体购买记录，因此无法进行关联规则分析的代码编写。

注: 上述代码仅用于展示 Apriori 算法的基本结构，实际应用中需要根据具体的购买记录数据进行修改。

后续步骤:

1. 获取医院礼品店购买记录数据。
2. 使用 Python 库（例如 mlxtend）实现 Apriori 算法。
3. 设置最小支持度和置信度，并进行关联规则分析。
4. 分析结果并提取有价值的关联规则。