Apriori关联分析概念和理解

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，其本质是通过挖掘数据集中的频繁项集来发现项之间的关联关系。
关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的关联规则，即发现数据集中频繁出现的项集，进而发现项集之间的关联关系。关联规则挖掘的应用非常广泛，例如在市场营销中，可以根据顾客购买的商品，发现商品之间的关联关系，从而进行精准的商品推荐；在医学领域中，可以根据病人的病历数据，挖掘出不同疾病之间的关联规则，进而为医生提供诊疗建议等。
Apriori算法的核心思想是使用一种称为“逐层搜索”的方法，通过不断地迭代，挖掘出频繁项集。具体而言，Apriori算法分为两个步骤：
1.生成候选项集：通过扫描整个数据集，生成所有可能的项集。
2.筛选频繁项集：通过对候选项集进行计数，从中挖掘出频繁项集，并进一步生成更大的项集。
Apriori算法的优点是简单易懂，容易实现，而且在处理大规模数据集时具有较高的效率。但是，Apriori算法也存在一些缺点，例如需要多次扫描数据集，计算复杂度较高，而且无法处理稀疏数据集等。因此，在实际应用中需要根据具体情况选用适合的关联规则挖掘算法。