java 关联分析_深入浅出Apriori关联分析算法（一）

Apriori是一种经典的关联分析算法，用于从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集。它的核心思想是利用频繁项集的性质来减少候选项集数目，从而降低计算复杂度。

具体来说，Apriori算法将数据集中的每个项视为一个单独的元素，通过遍历数据集确定所有可能的项集，并计算它们的支持度（即出现次数）。接着，算法利用Apriori性质，从中选择出频繁项集，即出现次数超过预设阈值的项集。这些频繁项集可以作为后续分析的基础，例如关联规则挖掘。

Apriori性质指的是：一个项集是频繁的，当且仅当它的所有子集也都是频繁的。这意味着，如果一个项集不是频繁的，那么它的所有超集也都不是频繁的。因此，我们可以通过逐层扩展项集，只考虑频繁项集，来减少候选项集的数目。

具体实现时，Apriori算法通常分为两个阶段：生成候选项集和剪枝。生成候选项集阶段，算法通过组合频繁项集生成可能的候选项集；剪枝阶段，算法从候选项集中删除不满足Apriori性质的项集。

Apriori算法具有一定的局限性，例如当数据集过于稠密或者项集数目过多时，计算复杂度会变得非常高。因此，后续的研究工作也提出了许多改进算法，例如FP-growth、Eclat等。