Apriori算法分析20个飞行考试不通过案例，需要具体流程

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。以下是使用Apriori算法分析20个飞行考试不通过案例的具体流程：

1. 数据预处理：将20个考试不通过的案例转换为二进制向量，其中每个向量包含0和1。例如，如果第一个案例没有通过第一次考试，但通过了第二次考试，则对应的二进制向量为[1,0]。

2. 确定最小支持度：Apriori算法需要指定最小支持度，以确定哪些项集是频繁的。最小支持度可以通过试验和错误的方式确定，通常设置为较小的值，例如0.2或0.3。

3. 第一次扫描：扫描二进制向量，统计每个单项的出现次数，并计算支持度。剔除支持度小于最小支持度的单项。

4. 第二次扫描：根据第一次扫描的结果，生成所有可能的2项集，并统计每个2项集的出现次数。计算支持度并剔除支持度小于最小支持度的项集。

5. 递归扫描：根据第二次扫描的结果，生成所有可能的3项集，并统计每个3项集的出现次数。计算支持度并剔除支持度小于最小支持度的项集。以此类推，直到没有更多的频繁项集。

6. 生成关联规则：对于每个频繁项集，生成所有可能的关联规则，并计算置信度。剔除置信度小于指定阈值的规则。

7. 输出结果：输出所有频繁项集和关联规则。

总结：Apriori算法主要分为两个步骤：1）找到频繁项集；2）根据频繁项集生成关联规则。在实际应用中，可以通过调整最小支持度和最小置信度等参数来控制挖掘结果的质量。