数据挖掘算法Apriori怎么用

数据挖掘算法Apriori是一种用于发现频繁项集和关联规则的算法。它是基于AIS（关联规则挖掘）的一个子集。Apriori算法是基于一个简单的假设：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。根据这个假设，Apriori算法可以从一个大的数据集中发现频繁项集。

Apriori算法的基本思想是：首先从数据集中选取一个频繁项集，然后从剩余的数据集中找到与该项集相关的关联规则。Apriori算法的主要步骤如下：

（1）计算数据集中所有项集的支持度；

（2）从频繁项集中选取一个频繁项集；

（3）从剩余的数据集中找到与该项集相关的关联规则；

（4）重复步骤（2）和（3）直到所有频繁项集都被找到。

Apriori算法的一个主要问题是：需要大量的计算。例如，如果一个数据集包含1000个项集，那么Apriori算法需要计算1000 * 999 / 2 = 499500个支持度值。另一个问题是：Apriori算法需要大量的内存空间来存储频繁项集。