apriori算法关联规则挖掘

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法。该算法主要用于挖掘数据集中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指在数据集中频繁出现的项集，而关联规则则是指项集之间的关联关系。

Apriori算法的核心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是频繁的。基于这个思想，Apriori算法采用了一种迭代的方式来挖掘频繁项集和关联规则。具体来说，该算法分为两个步骤：

1. 生成候选项集。在第一次迭代中，候选项集为数据集中的所有项。在后续的迭代中，候选项集根据上一次迭代中发现的频繁项集来生成，具体来说，就是将频繁项集的元素组合成新的项集。

2. 计算支持度。对于每一个候选项集，扫描整个数据集，计算其出现的次数，即支持度。如果支持度大于等于设定的最小支持度阈值，则将该项集认为是频繁的。

通过迭代上述两个步骤，Apriori算法可以挖掘出数据集中的所有频繁项集。在得到频繁项集之后，可以进一步挖掘关联规则，具体来说，就是从每个频繁项集中生成可能的关联规则，然后计算这些规则的置信度，如果置信度大于等于设定的最小置信度阈值，则认为该规则是强关联规则。

总之，Apriori算法是一种非常经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是利用先验知识，通过迭代的方式挖掘频繁项集和关联规则。