中医证型关联规则挖掘

数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1K_YWnrCHDjl7wXmo29xwwQ 提取码: vv78
为更好反映中医证素分布的特征，采用证型系数代替单证型的证素得分
证型相关系数计算公式：证型系数=该证型得分/该证型总分

由于Apriori关联规则算法无法处理连续型数值变量，故需要对数据进行离散化
进行离散化处理并将每个属性聚成4类

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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。
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from __future__ import print_function
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法

datafile = 'D:/下载/data/input/data.xls' #待聚类的数据文件
processedfile = 'D:/下载/data/output/data_processed.xls' #数据处理后文件
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(datafile) #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(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 = result.sort() #以Index排序，即以A,B,C,D,E,F顺序排
  result.to_excel(processedfile)

Apriori关联规则算法

#-*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import pandas as pd
import time #导入时间库用来计算用时


# 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

#自行编写的apriori函数
# 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 = 0

    while len(column) > 1:
        k = k + 1
        print(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]).T

        support_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] = 0.0
            result[i]['confidence'] = cofidence_series[i]
            result[i]['support'] = support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))]

    result = result.T.sort(['confidence', 'support'], ascending=False)  # 结果整理，输出
    print(u'\n结果为：')
    print(result)

    return result

inputfile = 'D:/下载/data/input/apriori.txt' #输入事务集文件
data = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype = object)

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(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))