* 关联规则挖掘算法？

关联规则挖掘算法是一种数据挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。它可以帮助我们了解数据集中不同属性之间的关系，例如购物篮分析中的商品之间的关系。该算法的主要目标是找出在数据集中同时出现的项的频率，并根据这些频率来构建关联规则。

该算法的核心是 Apriori 算法，它是一种基于频繁项集的迭代算法。该算法从单个项开始，通过不断扩展项集的大小，直到找到所有频繁项集。然后，通过计算这些频繁项集的置信度和支持度，可以从中挖掘出关联规则。

关联规则挖掘算法可以应用于各种领域，例如市场营销、电子商务、医疗保健等。它可以帮助企业了解客户行为和购买偏好，从而优化产品和服务的推广策略，提高销售额和客户满意度。