主要是用来挖掘关联规则，即从一个事务数据集中发现频繁项集并推出关联规则，其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本次的频繁项。Apriori是关联分析中核心的算法。 Apriori算法的特点： 只能处理分类变量，无法处理数值型变量； 数据存储可以是交易数据格式（事务表），或者是事实表方式（表格数据）。 算法核心在于提升关联规则产生的效率而设计的。
2. 新概念： 项集：（例如所有的商品）为一个项集，则每一个事务t（例如购买小票上的商品）都是一个项集。 支持度： 项集的支持度是指包含该项集的事务所占所有事务的比例。 频繁项集：就是指满足给定的最小支持度的项集。 关联规则：X- |
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