简述一下Apriori算法的原理，要让初学者能看懂

Apriori算法是一种用于关联规则学习（Association Rule Learning）的经典算法，主要用于市场篮子分析和购物推荐等场景。它的基本思想是基于“频繁项集”的发现来找出项目之间的强相关性。

1. **基础阶段**：从所有单个商品开始，计算它们在交易数据集中出现的频率，如果达到预先设定的支持度阈值（比如10%），则这个商品就是一个"单频项"，并构成第一层的频繁项集。

2. **生成候选项集**：对于当前层的所有频繁项集，通过合并两个项目形成新的候选组合，例如，如果有A和B是频繁项集，那么AB也是候选组合。

3. **剪枝过程**：对生成的候选集应用相同的频率检查，只有支持度大于阈值的项集才会进入下一轮。这里会使用到Apriori原则，即如果一个项集的任意部分都是频繁的，那么整个项集也一定频繁。

4. **迭代直到无新项集产生**：继续上述步骤，直到无法再生成新的频繁项集为止。这时得到的就是所有频繁项集，以及它们之间的关联规则。

举个例子，假设你在超市里收集了顾客购买的商品记录，Apriori算法可以帮助你找出哪些商品经常一起被购买，如：“如果买了牛奶，就很可能买面包”。