[Python数据挖掘]第8章、中医证型关联规则挖掘

一、背景和挖掘目标

二、分析方法与过程

1、数据获取

2、数据预处理

 1.筛选有效问卷（根据表8-6的标准）

 共发放1253份问卷，其中有效问卷数为930

 2.属性规约

3.数据变换

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聚类离散化，最后的result的格式为：1           2           3           4
A     0    0.178698    0.257724    0.351843
An  240  356.000000  281.000000   53.000000
即(0, 0.178698]有240个，(0.178698, 0.257724]有356个，依此类推。
'''
from __future__ import print_function
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法

typelabel ={u'肝气郁结证型系数':'A', u'热毒蕴结证型系数':'B', u'冲任失调证型系数':'C', u'气血两虚证型系数':'D', u'脾胃虚弱证型系数':'E', u'肝肾阴虚证型系数':'F'}
k = 4 #需要进行的聚类类别数#读取数据并进行聚类分析
data = pd.read_excel('data/data.xls') #读取数据
keys = list(typelabel.keys())
result = pd.DataFrame()if __name__ == '__main__': #判断是否主窗口运行，如果是将代码保存为.py后运行，则需要这句，如果直接复制到命令窗口运行，则不需要这句。for i in range(len(keys)):#调用k-means算法，进行聚类离散化print(u'正在进行“%s”的聚类...' % keys[i])kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4) #n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix()) #训练模型
    r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns = [typelabel[keys[i]]]) #聚类中心r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() #分类统计r2 = pd.DataFrame(r2, columns = [typelabel[keys[i]]+'n']) #转为DataFrame，记录各个类别的数目r = pd.concat([r1, r2], axis = 1).sort_values(typelabel[keys[i]]) #匹配聚类中心和类别数目r.index = [1, 2, 3, 4]r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(r[typelabel[keys[i]]], 2) #rolling_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0 #这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。result = result.append(r.T)result.to_excel('tmp/data_processed.xls')

3、模型构建

首先准备apriori.py，代码没看懂，不过可以直接调用

#apriori代码
from __future__ import print_function
import pandas as pd#自定义连接函数，用于实现L_{k-1}到C_k的连接
def connect_string(x, ms):x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x))l = len(x[0])r = []for i in range(len(x)):for j in range(i,len(x)):if x[i][:l-1] == x[j][:l-1] and x[i][l-1] != x[j][l-1]:r.append(x[i][:l-1]+sorted([x[j][l-1],x[i][l-1]]))return r#寻找关联规则的函数
def find_rule(d, support, confidence, ms = u'--'):result = pd.DataFrame(index=['support', 'confidence']) #定义输出结果
  support_series = 1.0*d.sum()/len(d) #支持度序列column = list(support_series[support_series > support].index) #初步根据支持度筛选k = 0while len(column) > 1:k = k+1print(u'\n正在进行第%s次搜索...' %k)column = connect_string(column, ms)print(u'数目：%s...' %len(column))sf = lambda i: d[i].prod(axis=1, numeric_only = True) #新一批支持度的计算函数#创建连接数据，这一步耗时、耗内存最严重。当数据集较大时，可以考虑并行运算优化。d_2 = pd.DataFrame(list(map(sf,column)), index = [ms.join(i) for i in column]).Tsupport_series_2 = 1.0*d_2[[ms.join(i) for i in column]].sum()/len(d) #计算连接后的支持度column = list(support_series_2[support_series_2 > support].index) #新一轮支持度筛选support_series = support_series.append(support_series_2)column2 = []for i in column: #遍历可能的推理，如{A,B,C}究竟是A+B-->C还是B+C-->A还是C+A-->B？i = i.split(ms)for j in range(len(i)):column2.append(i[:j]+i[j+1:]+i[j:j+1])cofidence_series = pd.Series(index=[ms.join(i) for i in column2]) #定义置信度序列for i in column2: #计算置信度序列cofidence_series[ms.join(i)] = support_series[ms.join(sorted(i))]/support_series[ms.join(i[:len(i)-1])]for i in cofidence_series[cofidence_series > confidence].index: #置信度筛选result[i] = 0.0result[i]['confidence'] = cofidence_series[i]result[i]['support'] = support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))]result = result.T.sort_values(['confidence','support'], ascending = False) #结果整理，输出print(u'\n结果为：')print(result)return result

from __future__ import print_function
import pandas as pd
from apriori import * #导入自行编写的apriori函数
import time #导入时间库用来计算用时

data = pd.read_csv('data/apriori.txt', header = None, dtype = object) #读取数据

start = time.clock() #计时开始
print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...')
ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #转换0-1矩阵的过渡函数
b = map(ct, data.as_matrix()) #用map方式执行
data = pd.DataFrame(list(b)).fillna(0) #实现矩阵转换，空值用0填充
end = time.clock() #计时结束
print(u'\n转换完毕，用时：%0.2f秒' %(end-start))
del b #删除中间变量b，节省内存

support = 0.06 #最小支持度
confidence = 0.75 #最小置信度
ms = '---' #连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B。需要保证原始表格中不含有该字符

start = time.clock() #计时开始
print(u'\n开始搜索关联规则...')
find_rule(data, support, confidence, ms)
end = time.clock() #计时结束
print(u'\n搜索完成，用时：%0.2f秒' %(end-start))

转载于:https://www.cnblogs.com/little-monkey/p/10491966.html

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