Aprior算法思想和流程

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，其主要思想是利用频繁项集的性质来减少候选项集的数量，从而降低算法的复杂度。其流程如下：

1. 首先扫描数据集，统计每个数据项的支持度，并筛选出支持度不低于预设阈值的数据项，形成频繁1-项集。

2. 然后，利用频繁1-项集来生成候选2-项集。具体方法是，将频繁1-项集两两组合，得到所有可能的2-项集，然后扫描数据集，统计每个候选2-项集的支持度，并筛选出支持度不低于预设阈值的2-项集，形成频繁2-项集。

3. 接着，利用频繁2-项集来生成候选3-项集，具体方法同上。然后扫描数据集，统计每个候选3-项集的支持度，并筛选出支持度不低于预设阈值的3-项集，形成频繁3-项集。

4. 以此类推，直到所有的频繁k-项集都被找出为止。在实际应用中，通常只需寻找到频繁3-项集或4-项集即可。

5. 最后，根据频繁项集生成关联规则，并计算其置信度。将置信度不低于预设阈值的关联规则输出。

Apriori算法的核心思想是基于频繁项集的性质，通过逐步生成候选项集和筛选频繁项集，从而避免了对所有可能的项集进行支持度计算的复杂度。