数据挖掘中关联规则的所有算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，它可以用来发现数据特征之间的相互依赖性。常用的关联规则算法包括：Apriori 算法、FP-Growth 算法、ECLAT 算法等。其中，Apriori 算法是最经典的关联规则算法之一，它利用 Apriori 原理从大规模数据集中挖掘频繁项集和关联规则。FP-Growth 算法是一种基于 FP-Tree 的高效关联规则挖掘算法，适用于挖掘大规模数据集中的频繁项集和关联规则。ECLAT 算法是一种基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法，它通过压缩垂直表示法来加速计算，适用于稠密数据集的挖掘。