Apriori

Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法。它通过逐层迭代的方式找出频繁项集，从而发现数据中的关联规则。算法的基本思想是：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的；反之，如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。这种性质被称为“向下封闭”和“向上封闭”。 Apriori算法的主要优点是简单、易于实现，并且适用于各种类型的数据集。然而，它也存在一些缺点，如计算复杂度高、对大数据集不适用等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进算法，如FP-Growth算法、Eclat算法等。