weka中Apriori函数中参数的解释

Weka中的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和关联规则。Apriori算法中有几个参数需要解释：

- -N：设置最小支持度计数。这是一个必需的参数，用于指定数据集中的项集的最小支持度计数。默认值为2。
- -T：设置最小支持度。这是一个可选的参数，用于指定数据集中的项集的最小支持度。默认值为0.1。
- -C：设置最小置信度。这是一个可选的参数，用于指定关联规则的最小置信度。默认值为0.9。
- -D：设置最大项集大小。这是一个可选的参数，用于指定项集的最大大小。默认值为0，表示没有限制。
- -U：设置最小和最大支持度的上限和下限。这是一个可选的参数，用于指定支持度的范围。默认值为0和1。

需要注意的是，这些参数的值应该根据具体的数据集和应用场景进行调整。