简述Apriori算法过程

Api算法是一种经典的数据挖掘算法，用于挖掘频繁项集和关联规则。

其过程如下：

1. 扫描整个数据集，统计每个项的支持度（即出现频率），并将支持度高于设定阈值的项作为候选项集。

2. 通过扫描数据集，对候选项集进行支持度计数，得到支持度高于设定阈值的频繁项集。

3. 根据频繁项集，生成新的候选项集。对于长度为k的频繁项集，将其两两组合得到长度为k+1的候选项集。

4. 重复2-3步，直到不能再生成新的频繁项集为止。

5. 基于频繁项集，生成关联规则，并计算其信任度。根据设定的置信度阈值，筛选出满足要求的关联规则。

Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质，通过不断地生成候选项集、计算支持度，来挖掘频繁项集和关联规则。