题) 利用Apriori算法找出下列数据所有2项集，并计算他们的支持度和置信度。 交易记录 商品名称和代码 160122330 面包（A），甜酱（B），芝麻酱（C） 160122331 面包（A），芝麻酱（C） 160122332 面包（A），芝麻酱（C），牛奶（D） 160122333 面包（A），啤酒（E） 160122334 牛奶（D），啤酒（E）

好的，这是一个关联规则挖掘的问题，我们可以利用Apriori算法进行求解。

首先，我们要确定最小支持度和最小置信度的阈值。在本题中，我们可以先设定最小支持度为50%，最小置信度为60%。

然后，我们可以根据交易记录，确定所有可能出现的1项集和它们的支持度。在本题中，所有可能出现的1项集包括：A、B、C、D、E，它们的支持度分别为4、1、3、2、2（即它们在5个交易记录中分别出现了4次、1次、3次、2次、2次）。

接下来，我们可以利用Apriori算法，依次求解所有可能出现的2项集及它们的支持度和置信度。具体步骤如下：

1. 由1项集生成2项集。对于本题中的1项集，我们可以按照字母顺序两两组合，得到所有可能出现的2项集：AB、AC、AD、AE、BC、BD、BE、CD、CE、DE。

2. 计算2项集的支持度。我们遍历所有交易记录，对于每个2项集，判断它是否出现在该交易记录中。如果出现，则该2项集的支持度加1。最终，我们可以得到所有2项集的支持度，如下表所示：

| 2项集 | 支持度 |
|-------|-------|
| AB | 0 |
| AC | 3 |
| AD | 1 |
| AE | 1 |
| BC | 2 |
| BD | 1 |
| BE | 1 |
| CD | 2 |
| CE | 1 |
| DE | 1 |

3. 根据最小支持度筛选出频繁2项集。由于最小支持度为50%，因此我们只保留支持度大于等于3的2项集，即AC、BC、CD。这三个2项集被称为频繁2项集。

4. 计算频繁2项集的置信度。我们遍历所有交易记录，对于每个频繁2项集和每个交易记录，判断它是否包含频繁2项集的前项和后项。如果包含，分别计算它们的支持度，然后根据置信度的定义计算置信度。最终，我们可以得到所有频繁2项集的置信度，如下表所示：

| 规则 | 置信度 |
|-------|-------|
| A->C | 0.75 |
| C->A | 1 |
| B->C | 1 |
| C->B | 0.67 |
| C->D | 0.67 |
| D->C | 0.5 |

5. 根据最小置信度筛选出强关联规则。由于最小置信度为60%，因此我们只保留置信度大于等于60%的关联规则，即A->C、B->C、C->A、C->D。这四个关联规则被称为强关联规则。

因此，本题中所有2项集及它们的支持度和置信度如下：

| 2项集 | 支持度 | 置信度 |
|-------|-------|-------|
| AB | 0 | - |
| AC | 3 | 0.75 |
| AD | 1 | 0.5 |
| AE | 1 | - |
| BC | 2 | 1 |
| BD | 1 | - |
| BE | 1 | - |
| CD | 2 | 0.67 |
| CE | 1 | - |
| DE | 1 | - |

强关联规则为A->C、B->C、C->A、C->D。