基于Python的Apriori算法实现

简介：
本项目采用Python编程语言实现了经典的Apriori关联规则学习算法，适用于频繁项集挖掘和购物篮分析等应用场景。 Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的频繁项集的方法。它的核心思想是通过两个阶段来找到频繁出现的数据集合：候选集生成和情节向下封闭检测。该算法在商业、网络安全等多个领域都有广泛应用。 基本思路如下：首先，确定所有满足预设最小支持度阈值的所有频集；然后从这些频集中产生强关联规则，确保这些规则同时符合最小支持度和最小可信度的要求。接下来利用第一步找到的频集生成所需的规则，并且每条规则的右部只有一项（采用中性定义）。在所有可能的规则被创建之后，只有那些满足用户指定最低可信度要求的才会保留下来。 为了生成所有的频繁项集，Apriori算法采用了递归的方法。