本关任务：编写 Python 代码实现 Apriori 算法。

Apriori 算法是一种用于关联规则挖掘的算法，主要用于市场篮子分析，寻找频繁项集并推导出强关联规则。以下是简单的 Python 实现步骤：

from collections import defaultdict

# 定义支持度阈值和最小项数
min_support = 0.5
min_confidence = 0.7

def apriori(dataset, min_support):
    # 初始化频繁项集和候选项集
    frequent_itemsets = []
    candidate_itemsets = []

    # 遍历原始数据集，生成单个元素的频繁项集
    for transaction in dataset:
        frequent_itemsets.extend([item for item in transaction])

    # 将单个元素项集转化为集合形式，并计算支持度
    support_count = dict((item, len([t for t in dataset if item in t])) for item in frequent_itemsets)

    # 过滤掉支持度小于阈值的项集
    frequent_itemsets = [item for item, count in support_count.items() if count / len(dataset) >= min_support]

    while frequent_itemsets:
        # 从当前频繁项集中生成所有可能的二元组作为候选项集
        new_candidate_itemsets = [frozenset.union(a, b) for a in frequent_itemsets for b in frequent_itemsets if a < b]
        
        # 计算每个候选项集的支持度
        new_support_count = defaultdict(int)
        for transaction in dataset:
            for candidate in new_candidate_itemsets:
                if candidate.issubset(transaction):
                    new_support_count[candidate] += 1
        
        # 更新频繁项集列表和候选项集
        candidate_itemsets = [candidate for candidate, count in new_support_count.items() if count / len(dataset) >= min_support]
        frequent_itemsets = list(set(candidate_itemsets))  # 去除重复项

    return frequent_itemsets, candidate_itemsets

# 示例数据集
dataset = [['Milk', 'Bread'], ['Milk', 'Eggs'], ['Milk', 'Bread', 'Diapers'], ['Bread', 'Eggs']]

# 调用 Apriori 函数
result = apriori(dataset, min_support)
print("频繁项集:", result[0])
print("候选项集:", result[1])