apriori 算法

Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，用于挖掘频繁项集和关联规则。该算法利用频繁项集的先验性质，通过逐层搜索的迭代方法，从单项集开始，逐步生成更大的频繁项集。具体步骤如下：

1. 首先，扫描数据库，确定每个项的计数，并筛选出满足最小支持度的项，得到频繁1项集的集合L1。
2. 然后，基于L1，生成频繁2项集的集合L2，通过连接和剪枝操作得到L2。
3. 接着，使用L2，生成频繁3项集的集合L3，再次通过连接和剪枝操作得到L3。依次类推，直到不能再生成更大的频繁项集。
4. 每次生成Lk时，需要对数据库进行完整扫描。
5. 连接操作是指根据频繁(k-1)项集的连接性质，连接两个可连接的项集，生成新的候选k项集。
6. 剪枝操作是指根据频繁项集的包含性质，去掉不能成为频繁k项集的候选k项集。

Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的先验性质来压缩搜索空间，降低计算复杂度。算法的具体实现可以参考引用中的代码示例。其中，create_Ck函数用于生成频繁候选k项集，通过连接和剪枝操作得到符合要求的候选k项集。

总结起来，Apriori算法是一种基于频繁项集的迭代搜索算法，通过连接和剪枝操作，逐步生成满足最小支持度的频繁项集。它的优点是可以处理大规模的数据集，但是在生成频繁项集时需要对数据库进行多次扫描，因此对于大型数据集可能会有一定的计算开销。