关联规则aprioritid算法

AprioriTid算法是一种用于寻找关联规则的高效算法。在寻找关联规则时，设置合适的minsup值非常重要。minsup值过高可能会导致得到的规则过少且平凡，而minsup值过低则可能会导致运行时间过长和得到大量无意义的规则。为了寻找有意义的规则，AprioriTid算法被提出。

关联规则挖掘的目的是寻找数据集中项之间的有趣关联或相关关系。通过挖掘关联规则，可以揭示数据项之间的未知依赖关系，并且可以根据这些关联关系推断出一个数据对象的信息。Apriori算法就是用来找到这些关联规则的。

总结来说，AprioriTid算法是一种高效的算法，用于寻找给定数据集中项之间的有趣关联或相关关系。它是Apriori算法的一种改进，可以帮助我们找到更有意义的关联规则。