我正在寻找一种算法，但错过了正确的关键字才能获得覆盖。我试图实现的是一个函数，它在元组的数据集中找到相关/模式/ ...（简化）。例如：
dataset=(('a','b','c'),('1','a'), ('x','y','b','c'))
print magic(1.0, dataset)
-> ('b','c')
如您所见，该函数应返回元素对，它们总是一起出现（1.0 = 100％）或具有特定的可用性。
有人可以告诉我哪个算法组适合我的问题吗？也许指向一个完成工作并经过测试的lib？ ：）
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查看频繁项集挖掘（FIM）和关联规则挖掘。
在您的问题中，您基本上对A -> B类型的关联规则感兴趣，信心100％。
特别是APRIORI algorithm，如果您对大于3的同谋感兴趣。
请注意，如果您只想要成对，APRIORI可以归结为扫描您的数据库两次以计算所有对;修剪你没有得到任何东西。根据数据的稀疏性，相交的反向列表可以快得多。