下面事务数据库中有5个事务，设min_sup=0.6，min_ cont=0.8,用 Apriori 算法找出其中的强关联规则。运行代码

Apriori算法是用于发现频繁项集和关联规则的一种经典数据挖掘算法。在事务数据库（如购物篮数据）中，它寻找满足最小支持度(min_support)和最小置信度(min_confidence)的项集。对于给定的问题，我们需要以下步骤：

1. **数据预处理**：
- 将交易数据转换成事务ID和商品ID的集合形式。
- 计算每个商品在所有事务中的支持度。

2. **频繁项集生成**：
- 使用Apriori的两个核心理念：- 最小项集是频繁的（由min_supp决定）。- 如果一个项集的超集是频繁的，则该项集本身也是频繁的（无空集原则）。

3. **候选集生成**：
- 对于频繁项集生成的上一层，计算所有可能的二元子集（如果一个项集有k个元素，那么它的候选集将是所有包含k-1个元素的子集），并检查它们的支持度是否大于或等于min_supp。

4. **剪枝和检验**：
- 检查每个候选集及其所有的1-itemset是否满足min_confidence条件（即置信度）。

5. **强关联规则提取**：
- 从频繁项集中筛选出同时满足min_supp和min_confidence的规则。

由于这里没有实际的数据库和代码提供，我无法直接展示完整的Python代码。但你可以使用像`mlxtend`库这样的工具包，它包含了Apriori算法的实现。以下是一个简化的例子，假设有一个二维数组表示事务数据：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设 transactions 是一个二维列表，每一行代表一个事务，元素为商品ID
transactions = ...

# 数据编码
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df_transactions = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 设置参数
min_supp = 0.6
min_conf = 0.8

# 发现频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_transactions, min_support=min_supp, use_colnames=True)

# 生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=min_conf)

print("强关联规则：")
print(rules)

执行这段代码后，你会得到满足条件的强关联规则。如果你的数据存储结构不同或者需要进一步的帮助，请提供具体的数据格式。记住，这个过程可能会很耗时，尤其是对大规模数据集。