DS Apriori 算法

DS Apriori算法是一种改进的Apriori算法，用于发现频繁项集和关联规则的数据挖掘技术。它是基于Apriori算法的一种优化版本，通过压缩和剪枝操作来降低了计算复杂度。

DS Apriori算法通过使用一个称为DS-Tree的数据结构来实现压缩和剪枝操作。DS-Tree是一种树状结构，可以有效地存储和管理项集的信息。在这个树中，每个节点都代表一个项集，节点上存储了项集的支持度计数。

与传统的Apriori算法不同，DS Apriori算法在生成候选项集时，使用了DS-Tree进行压缩和剪枝操作。这样可以减少候选项集的数量，从而减少了计算频繁项集和关联规则的时间。

DS Apriori算法的步骤如下：
1. 初始化DS-Tree，并扫描数据集计算项集的支持度。
2. 根据支持度阈值生成初始频繁1项集。
3. 通过频繁k-1项集生成候选k项集。
4. 使用DS-Tree压缩和剪枝候选k项集。
5. 更新DS-Tree中的支持度计数。
6. 重复步骤3-5，直到无法生成更多的频繁项集。
7. 根据频繁项集生成关联规则。

DS Apriori算法通过压缩和剪枝操作，提高了频繁项集和关联规则的挖掘效率。它在处理大规模数据时表现出色，并且可以有效地处理高维数据。