简述Apriori算法的优点与缺点

Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，其优点和缺点如下：

优点：
1. 算法思路简单，易于实现；
2. 能够挖掘出频繁项集，发掘数据之间的关联规则，有助于提高决策分析的效率；
3. 通过设置最小支持度和最小置信度等参数，可以对挖掘的结果进行精细化控制，提高挖掘结果的质量。

缺点：
1. 算法的时间复杂度较高，尤其是在处理大规模数据时，算法的效率可能较低；
2. 算法只能处理离散型数据，对于连续型数据的处理需要进行离散化处理，可能会导致数据损失；
3. 算法只能挖掘出频繁项集和关联规则，不能发现其他类型的模式，例如序列模式、周期模式等。