Apriori原理

Apriori原理是一种基于频繁项集挖掘的关联规则学习算法。其基本思想是通过连接k-1个项集生成候选项集，然后通过剪枝策略删除那些不可能成为频繁项集的候选项集，最终得到频繁项集。这些频繁项集可以用来生成关联规则，从而挖掘出数据集中的潜在关联关系。Apriori原理的核心是利用先验知识（即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的）来减少搜索空间，提高算法效率。