Aprior算法计算频繁项集

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，用于计算频繁项集。它通过扫描数据集多次，逐步生成候选项集并计算支持度，从而筛选出频繁项集。

下面是Apriori算法的基本步骤：

1. 首先，扫描数据集并统计每个项的支持度计数。
2. 根据最小支持度阈值，过滤掉支持度低于阈值的项，得到频繁1项集。
3. 基于频繁1项集，生成候选2项集，即两两组合。
4. 再次扫描数据集，计算候选2项集的支持度计数。
5. 过滤掉支持度低于阈值的候选2项集，得到频繁2项集。
6. 重复步骤3-5，生成候选k项集，计算支持度计数，过滤得到频繁k项集，直到没有更多的频繁项集生成。
7. 得到所有频繁项集。

通过Apriori算法，我们可以找到数据集中的频繁项集，从而发现项之间的关联规则。这可以应用于许多实际场景，如购物篮分析、市场营销等。