摘自
首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支援度一樣。然後由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支援度和最小可信度。然後使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這裡採用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那麼只有那些大於使用者給定的最小可信度的規則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。
（1） l1 = find_frequent_1-itemsets(d);
（2） for (k=2;lk-1 ≠φ ;k++)
（9） lk =
（10）}
（11） return l= ∪ k lk;
1） 統計出樣本共有幾個item
2） apriori演算法主體
生成所有可能的候選集（根據長度）
剔除所有含有「長度減一非頻集」的候選集
檢查候選集的支援度，把頻集加入結果當中，把非頻集加入非頻集的集合當中
3） 輸出結果（所有真正的候選集）
vector> sample; 記錄所有的樣本
vector> result 記錄候選集的item的編號，對應的是items的下標
vectoritems 記錄所有的item
樣本
輸出所有候選集（最小頻率為3）
不知道是不是我理解錯了，覺得這個演算法很簡單。。。apriori演算法最大的缺點就是產生的候選集太多。。。果然很多。。。。= =！
資料探勘 Apriori演算法
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資料探勘演算法 Apriori演算法
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