apriori数据挖掘算法

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。它基于最小支持度的概念，通过迭代生成候选项集和计算支持度来筛选频繁项集。

算法步骤如下：
1. 扫描数据集，统计每个项的支持度，并根据最小支持度阈值筛选出频繁1项集。
2. 根据频繁1项集生成候选2项集。
3. 扫描数据集，统计每个候选2项集的支持度，并根据最小支持度阈值筛选出频繁2项集。
4. 根据频繁2项集生成候选3项集，再进行支持度计数和筛选。
5. 重复上述步骤，直到无法生成更多频繁项集为止。

Apriori算法的优点是简单易实现，并且能够找到所有的频繁项集。但是它也存在一些缺点，例如对大规模数据集计算频繁项集需要较长时间，并且会产生大量的候选项集，导致计算复杂度较高。

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