关联规则挖掘算法-Apriori算法
Apriori算法：
Apriori算法命名源于算法使用了频繁项集性质的先验（Prior）知识。
Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。
挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。
Apriori的性质：
性质1：频繁项集的所有非空子集必为频繁项集。
性质2：非频繁项集的超集一定是非频繁的。
算法流程：
下面介绍一下此算法具体实例：
在这里求得到的支持度，例如在k=1时，{A}的支持度就是出现A的交易号比上总的交易号：2/4=50%，其他的按照此种方法求得支持度。