apriori算法原理

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中频繁出现的项集。该算法采用了一种自底向上的策略，从单个项集开始逐渐扩展，直到找到所有频繁项集为止。

Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质来减少搜索空间。一个项集的支持度是指在数据集中出现该项集的次数，频繁项集是指支持度不小于最小支持度阈值的项集。Apriori算法采用了“先验性质”（Apriori Property），即如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也必须是频繁的。因此，对于一个k项的频繁项集，可以用它的子集来生成所有k+1项的候选项集，然后统计它们在数据集中的支持度，最终得到所有频繁项集。

具体来说，Apriori算法包含两个阶段：

1. 生成候选项集：在第一轮迭代中，扫描整个数据集，统计每个项的支持度，然后筛选出所有的频繁1项集。在接下来的迭代中，利用频繁k项集生成所有k+1项的候选项集，然后统计它们在数据集中的支持度，筛选出所有的频繁k+1项集。

2. 生成关联规则：对于每个频繁项集，计算它的所有非空子集，然后根据支持度和置信度筛选出满足条件的关联规则。

Apriori算法的优点在于简单易懂，适用于大规模数据挖掘。缺点在于需要多次扫描数据集，计算频繁项集，效率较低。后续的改进算法，如FP-Growth算法等，可以更快地发现频繁项集