下表是某超市的商品交易表单，请使用Apriori关联分析算法分析顾客的购买行为，发现隐含的购物特点和习惯。 交易号 商品 0 豆奶，莴苣 1 莴苣，尿布，葡萄酒，甜菜 2 豆奶，尿布，葡萄酒，橙汁 3 莴苣，豆奶，尿布，葡萄酒 4 莴苣，豆奶，尿布，橙汁

首先需要将商品交易表单转换为适合Apriori算法的格式，即每个交易对应一个物品集合。
交易号 商品集合
0 {豆奶, 莴苣}
1 {莴苣, 尿布, 葡萄酒, 甜菜}
2 {豆奶, 尿布, 葡萄酒, 橙汁}
3 {莴苣, 豆奶, 尿布, 葡萄酒}
4 {莴苣, 豆奶, 尿布, 橙汁}
使用Apriori算法，可以得到如下的频繁项集：
频繁项集 支持度
{豆奶} 0.6
{莴苣} 0.8
{尿布} 0.8
{葡萄酒} 0.6
{豆奶, 莴苣} 0.4
{豆奶, 尿布} 0.6
{豆奶, 葡萄酒} 0.4
{莴苣, 尿布} 0.6
{莴苣, 葡萄酒} 0.4
{尿布, 葡萄酒} 0.6
{豆奶, 莴苣, 尿布} 0.4
{豆奶, 莴苣, 葡萄酒} 0.2
{豆奶, 尿布, 葡萄酒} 0.4
{莴苣, 尿布, 葡萄酒} 0.4
{豆奶, 莴苣, 尿布, 葡萄酒} 0.2
其中，支持度表示包含该项集的交易数占总交易数的比例。
根据频繁项集，可以得到如下的关联规则：
关联规则 支持度 置信度
{豆奶} -> {莴苣} 0.4 0.67
{莴苣} -> {豆奶} 0.4 0.5
{豆奶} -> {尿布} 0.6 1.0
{尿布} -> {豆奶} 0.6 0.75
{豆奶} -> {葡萄酒} 0.4 0.67
{葡萄酒} -> {豆奶} 0.4 0.67
{莴苣} -> {尿布} 0.6 0.75
{尿布} -> {莴苣} 0.6 0.75
{莴苣} -> {葡萄酒} 0.4 0.5
{葡萄酒} -> {莴苣} 0.4 0.67
{尿布} -> {葡萄酒} 0.6 0.75
{葡萄酒} -> {尿布} 0.6 1.0
{豆奶, 莴苣} -> {尿布} 0.4 1.0
{豆奶, 尿布} -> {莴苣} 0.4 0.67
{莴苣, 尿布} -> {豆奶} 0.4 0.67
{豆奶} -> {莴苣, 尿布} 0.4 0.67
{莴苣} -> {豆奶, 尿布} 0.4 0.5
{尿布} -> {豆奶, 莴苣} 0.4 0.5
{豆奶, 莴苣} -> {葡萄酒} 0.2 0.5
{豆奶, 葡萄酒} -> {莴苣} 0.2 0.5
{莴苣, 葡萄酒} -> {豆奶} 0.2 0.5
{豆奶} -> {莴苣, 葡萄酒} 0.2 0.33
{莴苣} -> {豆奶, 葡萄酒} 0.2 0.25
{葡萄酒} -> {豆奶, 莴苣} 0.2 0.5
{莴苣, 尿布} -> {葡萄酒} 0.4 0.67
{尿布, 葡萄酒} -> {莴苣} 0.4 0.67
{莴苣, 葡萄酒} -> {尿布} 0.4 1.0
{尿布} -> {莴苣, 葡萄酒} 0.4 0.5
{莴苣} -> {尿布, 葡萄酒} 0.4 0.5
{葡萄酒} -> {莴苣, 尿布} 0.4 1.0
{豆奶, 莴苣, 尿布} -> {葡萄酒} 0.2 0.5
{豆奶, 尿布, 葡萄酒} -> {莴苣} 0.2 0.5
{莴苣, 尿布, 葡萄酒} -> {豆奶} 0.2 0.5
{豆奶, 莴苣} -> {尿布, 葡萄酒} 0.2 0.5
{豆奶, 尿布} -> {莴苣, 葡萄酒} 0.2 0.33
{莴苣, 尿布} -> {豆奶, 葡萄酒} 0.2 0.33
{葡萄酒} -> {豆奶, 莴苣, 尿布} 0.2 0.5
{豆奶, 莴苣, 葡萄酒} -> {尿布} 0.2 1.0
{豆奶, 尿布, 葡萄酒} -> {莴苣} 0.2 0.5
{莴苣, 尿布, 葡萄酒} -> {豆奶} 0.2 0.5
{豆奶} -> {莴苣, 尿布, 葡萄酒} 0.2 0.33
{莴苣} -> {豆奶, 尿布, 葡萄酒} 0.2 0.25
{尿布, 葡萄酒} -> {豆奶, 莴苣} 0.2 0.33
其中，支持度表示包含该关联规则的交易数占总交易数的比例，置信度表示包含前项和后项的交易数占包含前项的交易数的比例。
通过分析上述频繁项集和关联规则，可以得出以下结论：

莴苣和尿布的销售量比其他商品高；
豆奶、莴苣和尿布的组合是比较常见的购买组合；
葡萄酒和甜菜的销售量比其他商品低；
豆奶、莴苣和尿布的组合经常会和葡萄酒一起购买；
莴苣、尿布和葡萄酒的销售量比其他三种商品的组合更高；
豆奶和葡萄酒的销售量比其他两种商品的组合低；
莴苣、尿布和葡萄酒的组合经常会和豆奶一起购买。