实验二关联规则挖掘 动手实现 apriori 算法

Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典算法。它的基本思想是通过候选项集的不断迭代和剪枝来找到频繁项集，进而生成关联规则。

具体实现Apriori算法可以分为以下几个步骤：

1. 构建候选项集。首先，扫描数据集，统计每个单项的频次。将频次大于等于最小支持度阈值的单项作为一阶频繁项集。
2. 根据第一阶频繁项集生成第二阶候选项集。由第一阶频繁项集两两组合生成候选项，再扫描数据集计算其频次，将频次大于等于最小支持度阈值的候选项作为第二阶频繁项集。
3. 重复上述过程，生成第三、第四、...阶频繁项集，直到无法生成更高阶的频繁项集。
4. 生成关联规则。对于每个频繁项集，将其划分为两个非空子集，计算其置信度。保留置信度大于等于最小置信度阈值的关联规则。

在实现Apriori算法时，还可以考虑一些优化策略，如使用Apriori原理减少候选项集生成的数量，或使用矩阵压缩方式存储数据以提高算法效率。

总之，通过实现Apriori算法，我们可以从大规模的数据集中挖掘出频繁项集和关联规则，帮助我们发现数据中的关联关系，并用于推荐系统、市场策划等领域。