数据挖掘Apriori 算法关联分析

Apriori 算法是一种用于关联分析的经典算法，主要用于挖掘数据集中的频繁项集和关联规则。

Apriori 算法的基本思想是：通过先验知识，确定频繁项集的子集也必定是频繁项集。具体地，Apriori 算法分为两个步骤：

1. 生成候选项集：根据先验知识，生成包含 k 个项的候选项集，其中 k 为当前频繁项集的大小。

2. 剪枝：利用支持度的定义，筛选出满足最小支持度要求的频繁项集。

通过不断迭代以上两个步骤，直到无法生成更多的频繁项集为止。最终，得到的频繁项集可以用于生成关联规则，即可得到某些项之间的关联关系。

Apriori 算法的优点是简单易懂、计算速度较快，但其缺点是需要多次扫描数据集，对大数据集计算效率较低。因此，后续还出现了一些基于 Apriori 算法的改进算法，如 FP-Growth 算法和 Eclat 算法等。