关联规则apriori算法

关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，可以分析数据集中的项之间的关系，并找出频繁出现的项集。Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，它通过扫描数据集多次来找出频繁出现的项集。

Apriori算法的基本思想是利用“先验知识”，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。具体地，Apriori算法通过以下步骤来发现频繁项集：

1. 扫描数据集，统计每个单项的出现次数，筛选出所有出现次数大于等于最小支持度阈值的项，形成频繁1-项集。

2. 基于频繁1-项集，构建候选2-项集，并扫描数据集，统计每个候选2-项集的出现次数，筛选出所有出现次数大于等于最小支持度阈值的项，形成频繁2-项集。

3. 基于频繁2-项集，构建候选3-项集，并扫描数据集，统计每个候选3-项集的出现次数，筛选出所有出现次数大于等于最小支持度阈值的项，形成频繁3-项集。

4. 重复上述过程，直到不能再生成新的频繁项集为止。

基于频繁项集，Apriori算法可以发现关联规则。对于每个频繁项集，可以产生很多候选规则，然后计算每个规则的置信度，保留置信度大于等于最小置信度阈值的规则即可。

需要注意的是，Apriori算法的缺点是需要多次扫描数据集，因此对于大型数据集而言，其效率较低。