关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。Apriori算法是一种流行的关联规则挖掘和频繁项集提取算法，在关联规则学习中有应用。它旨在对包含交易的数据库进行操作，例如商店客户的购买（购物篮分析）。除了购物篮分析之外，该算法还可以应用于其他问题。例如，在网络用户导航领域，我们可以搜索诸如访问过网页A和网页B的客户也访问过网页C的规则。

Python sklearn 库没有 Apriori 算法，其中 Python 库 MLxtend 用于市场篮子分析。在这篇文章中，我将分享如何使用Python 获取关联规则和绘制图表，为数据挖掘中的关联规则创建数据可视化 。首先我们需要得到关联规则。

要获取关联规则，您可以运行以下代码

为了选择有趣的规则，我们可以使用最知名的约束，即置信度和支持度的最小阈值 。 支持度是指项目集在数据集中出现的频率。 置信度表示规则被发现为真的频率。

建立散点图的python代码。由于这里有几个点有相同的值，我添加了小的随机值来显示所有的点。

以下是支持度和置信度的散点图：

为了将关联规则表示为图。这是关联规则示例：（豆，洋葱）==>（鸡蛋）

下面的有向图是为此规则构建的，如下所示。具有 R0 的节点标识一个规则，并且它总是具有传入和传出边。传入边将代表规则前项，箭头在节点旁边。 

下面是一个从实例数据集中提取的所有规则的图形例子。

这是构建关联规则的源代码。

为了对可视化进行真实感受和测试，我们可以采用可用的在线零售商店数据集并应用关联规则图的代码。

以下是支持度和置信度的散点图结果。这次使用seaborn库来构建散点图。下面是零售数据集关联规则（前 10 条规则）的可视化。

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