導讀：
隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱，啤酒與尿布的故事廣為人知。我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)買啤酒的人往往也會買尿布這一規(guī)律？數(shù)據(jù)挖掘中的用于挖掘頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則的Apriori算法可以告訴我們。本文首先對Apriori算法進行簡介，而后進一步介紹相關的基本概念，之后詳細的介紹Apriori算法的具體策略和步驟，最后給出Python實現(xiàn)代碼。
1.Apriori算法簡介
Apriori算法是經(jīng)典的挖掘頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法。A priori在拉丁語中指"來自以前"。當定義問題時，通常會使用先驗知識或者假設，這被稱作"一個先驗"（a priori）。Apriori算法的名字正是基于這樣的事實：算法使用頻繁項集性質(zhì)的先驗性質(zhì)，即頻繁項集的所有非空子集也一定是頻繁的。Apriori算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法，其中k項集用于探索(k+1)項集。首先，通過掃描數(shù)據(jù)庫，累計每個項的計數(shù)，并收集滿足最小支持度的項，找出頻繁1項集的集合。該集合記為L1。然后，使用L1找出頻繁2項集的集合L2，使用L2找出L3，如此下去，直到不能再找到頻繁k項集。每找出一個Lk需要一次數(shù)據(jù)庫的完整掃描。Apriori算法使用頻繁項集的先驗性質(zhì)來壓縮搜索空間。
