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Apriori算法是一种关联规则学习算法，它通过分析数据集中的频繁项集来发现变量之间的关联关系。该算法的核心思想是“先验知识”和“后验推理”，即通过已知的频繁项集推导出新的频繁项集。 具体来说，Apriori算法首先将数据集划分为多个子集，然后对每个子集进行频繁项集挖掘。接着，根据已经发现的频繁项集构建新的候选项集，并对这些候选项集进行验证，以确定它们是否满足最小支持度阈值。最后，将所有满足条件的频繁项集组合起来，得到最终的关联规则集合。 Apriori算法具有较高的效率和可扩展性，适用于处理大规模数据集和复杂关联规则的情况。它在商业智能、市场分析、推荐系统等领域得到了广泛应用。