apriori算法python实现思路

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它可以用于发现数据集中的频繁项集。它的主要思想是利用先验知识，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。因此，我们可以通过迭代的方式生成候选项集，并使用剪枝技术来减少候选项集的数量。在每一次迭代中，我们统计每个候选项集在数据集中的支持度，然后根据设定的最小支持度阈值来筛选出频繁项集。在Python中，我们可以使用Pandas和Numpy库来实现Apriori算法。