數據挖掘--Apriori算法（例題）

Apriori算法是關聯規則挖掘的表明性算法，十大數據挖掘算法之一，可見其重要性。它的主要做用是發現事物之間的內在聯繫。 Apriori算法的基本思想是經過對數據的屢次掃描來計算項集的支持度，發現全部的頻繁項集從而生成關聯規則。 案例： 求最小支持度計數爲2的候選項集及頻繁項集。 第一次掃描： （左邊爲C1，右邊爲L1） 第二次掃描：（左邊爲C2，右邊爲L2） 去掉最小支持度小於2的項。web L

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