Apriori算法是一種用于頻繁項(xiàng)集挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法。它由Rakesh Agrawal和Rajeev Srikant在1994年提出。Apriori算法主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的頻繁關(guān)聯(lián)，即哪些項(xiàng)經(jīng)常一起出現(xiàn)。

以下是Apriori算法的基本概念和步驟：

基本概念：

1. 項(xiàng)集（Itemset）：項(xiàng)集是指數(shù)據(jù)集中包含多個(gè)項(xiàng)的集合。例如，一個(gè)購物籃中的所有商品構(gòu)成一個(gè)項(xiàng)集。

2. 頻繁項(xiàng)集（Frequent Itemset）：如果一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率超過用戶定義的最小支持度閾值，則稱這個(gè)項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。

3. 支持度（Support）：支持度是指某個(gè)項(xiàng)集在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率。例如，一個(gè)包含兩個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集的支持度等于在所有事務(wù)中同時(shí)包含這兩個(gè)項(xiàng)的事務(wù)數(shù)量除以總事務(wù)數(shù)。

4. 置信度（Confidence）：置信度是指如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那么包含這個(gè)項(xiàng)集的子項(xiàng)集也是頻繁的。例如，項(xiàng)集{A, B