Apriori

Apriori是一种关联规则学习算法，它用于发现数据集中频繁出现的项集。该算法的核心思想是通过迭代地查找频繁项集来构建关联规则。首先，算法会扫描数据集，计算每个项的支持度（即出现的频率）。然后，根据支持度筛选出频繁项集，并利用这些频繁项集构建新的候选项集。接下来，再次扫描数据集，计算新候选项集的支持度，并重复这一过程直到无法找到更多的频繁项集为止。最后，通过频繁项集生成关联规则，并计算它们的置信度和提升度等指标，以评估其重要性和可靠性。Apriori算法广泛应用于市场篮分析、推荐系统等领域，能够揭示隐藏在数据中的有价值的关联关系。