详细介绍关联规则挖掘以及apriori算法

关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中物品之间的关联规律。关联规则分析的目标是找出数据集中的频繁项集，然后从频繁项集中挖掘出有价值的关联规则。

Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一。Apriori算法基于频繁项集的性质，由下往上逐层扫描数据集，生成频繁项集。具体而言，Apriori算法包含两个主要步骤：

1. 频繁项集生成：首先扫描数据集，统计每个项出现的次数，然后根据设定的最小支持度阈值过滤掉不满足要求的项，从而生成频繁1项集。接着，利用频繁1项集生成候选2项集，并统计其出现次数，再次过滤掉不满足最小支持度要求的项，从而生成频繁2项集。依此类推，直到无法再生成频繁k项集为止。

2. 关联规则挖掘：在得到频繁项集之后，可以根据设定的最小置信度阈值，从每个频繁项集中挖掘出有价值的关联规则。具体而言，对于频繁k项集，可以考虑其中每个子集，计算其置信度，并过滤掉不满足要求的关联规则。

Apriori算法的优点是简单易懂，容易实现，且能够处理大规模数据集。不过，它也存在一些缺点，如对于大规模数据集的处理效率低下，对于稀疏数据集的处理不够优秀等。因此，近年来也涌现出了一些改进的算法，如FP-Growth、ECLAT等。