apriori算法 数据集

Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的算法，它可以从大规模数据集中寻找出频繁出现的项集，进而发现项集之间的关联规则。在Apriori算法中，数据集被表示为一个事务集合，每个事务包含多个项。项集是指包含一个或多个项的集合，频繁项集是指在数据集中出现频率较高的项集。Apriori算法通过迭代的方式，从单个项开始，逐步生成包含更多项的频繁项集，直到无法继续生成为止。在生成频繁项集的过程中，Apriori算法使用了支持度和置信度两个指标来评估项集之间的关联性。支持度指项集在数据集中出现的频率，置信度指在包含某个项集的事务中，另一个项集也出现的概率。