機器學習實戰精讀--------Apriori算法
關聯分析（關聯規則學習）：從大規模數據集中尋找物品間的隱含關系，
Apriori算法：一種挖掘關聯規則的頻繁項算法，其核心是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測ll階段來挖掘頻繁項集，它是最具影響的挖掘布爾關聯規則頻繁集的算法
Aprior算法缺點：① 可能產生大量候選集；② 可能需要重復掃描數據庫。
頻繁項集：經常出現在一塊的物品的集合
關聯規則：暗示兩種物品之間可能存在很強的關系
一個項集的支持度：數據集中包含該項集的記錄所占的比例；支持度是針對項集來說的。
可信度（置信度）：針對一條諸如{尿布}-》{葡萄酒}的關聯規則來定義的，這條規則的可信度可以被定義為“支持度({尿布，葡萄酒})/支持度（{尿布}）”
支持度和可信度是用來量化關聯分析是否成功的方法
Apriori原理：如果說某個項集是頻繁的，那麽它的所有子集也是頻繁的；如果一個項集是非頻繁的，anemia它的所有超集也是非頻繁的。使用該原理可以避免項集數目的指數增長，從而在合理的時間內計算出頻繁項集。
本文出自 “付煒超” 博客，謝絕轉載！
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