Apriori 算法 PPT

很抱歉，我无法提供PPT文件，但我可以为您介绍一下Apriori算法的基本原理和步骤。

Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的算法，其基本思想是利用频繁项集的性质，通过逐层搜索的迭代方法，即将k-项集用于探察(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。

Apriori算法的基本步骤如下：
1. 扫描数据集，统计每个项的支持度（即在数据集中出现的次数），并筛选出支持度不低于设定阈值的项作为频繁1-项集。
2. 根据频繁1-项集，生成候选2-项集，并扫描数据集，统计每个候选2-项集的支持度，并筛选出支持度不低于设定阈值的项作为频繁2-项集。
3. 根据频繁2-项集，生成候选3-项集，并扫描数据集，统计每个候选3-项集的支持度，并筛选出支持度不低于设定阈值的项作为频繁3-项集。
4. 重复上述步骤，直到无法生成更多的频繁项集为止。

Apriori算法的优点是简单易懂，容易实现，但其缺点也很明显，即在生成候选项集时，需要不断地扫描数据集，计算支持度，因此在处理大规模数据时，算法的效率会受到很大的影响。