本简介介绍如何运用Python编程语言结合Apriori算法进行数据挖掘中的关联规则学习。通过该方法可以有效识别大量商品交易记录中不同商品间的频繁购买模式，为商业决策提供支持。
关联分析是一种数据挖掘技术，主要用于发现大规模数据集中的有趣关系，例如在购物篮分析中识别商品组合。Apriori算法是该领域的经典方法，由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant于1994年提出，用于提取频繁项集并生成关联规则。
在进行关联分析时，频繁项集是一个关键概念。它指的是数据集中出现次数超过预定阈值（即最小支持度）的物品集合。例如，在超市销售记录中，“尿布”和“葡萄酒”经常一起被购买，则它们构成一个频繁项集。“尿布”与“葡萄酒”的组合的支持度通过计算该项集在所有交易中的比例来确定。
关联规则用于表示这些频繁项集之间的关系，比如“买尿布的人很可能也会买葡萄酒”。衡量一条这样的规则强度的指标是可信度（或置信度），其定义为：“‘尿布’和‘葡萄酒’同时出现的支持度除以单独出现‘尿布’的支持度”。
Apriori算法基于两个核心原则：
1. 如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也都是频繁的。
2. 反之，如果某个项集不是频繁的话，则其所有的超集也不会是频繁的。
执行该算法的基本步骤如下：
1. 初始阶段：创建包含单个物品的所有可能组合（候选集合）列表C1。
2. 扫描交易记录以识别所有符合最小支持度阈值的单元素项集，并将其保留下来用于进一步分析。
3. 生成并检查长度为二的候选项集，移除那些不满足最低支持度条件的对象。重复这一过程直到没有新的候选集合可以被构建出来为止。
4. 将剩下的频繁项组合成长一些的新候选列表（比如从双元素扩展到三元素），然后再次扫描数据以确认这些新生成的项是否也符合最小支持标准，如果不符合则剔除它们。
5. 一旦找不到任何额外的支持度达到要求的新项集，则停止此过程，并开始根据已确定的所有频繁模式来构造关联规则。在此步骤中，只考虑那些其可信度高于预设阈值（即最低置信水平）的候选关系。
在Python环境下实现Apriori算法时通常包括以下环节：
1. 加载数据集。
2. 创建长度为一的初始候选项列表C1。
3. 使用scanData函数遍历所有交易记录，找到满足最小支持度要求的所有单元素项，并更新相应的支持度信息。
4. 应用aprioriGen函数来生成更长（如从双元组合到三元）的新候选集。
5. 重复步骤3和4直至不再有新的频繁模式产生为止。
6. 利用generaterRules函数基于已识别的频繁项构建关联规则，同时设定一个最小可信度标准。
上述代码段中提及了几个重要部分的功能：`loadDataSet`用于加载示例数据集；`createC1`负责生成初始候选集合；而`scanData`则用来检测哪些候选项满足最低支持阈值。此外，核心算法实现由函数apriori完成，并且通过调用generaterRules来根据频繁项构造最终的关联规则列表。整个流程展示了如何使用Python语言环境执行Apriori分析以识别数据中的相关模式。
5星
