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Apriori算法

Apriori是逐层发现的关联算法，用于发现数据间的关联规则。 主要步骤：

1. k=1
2. 统计每个k项候选集的支持度，找出频繁的k项集：Lk
3. 利用频繁的k项集生成k+1项候选集(Candidateitemset )：Ck+1
4. k=k+1; 转至步骤2

描述

基于Python对于Apriori算法进行了实现，是通过自主构建函数创建变量实现Apriori算法。可用于数据间关联规则的挖掘以及对于算法原理的深入理解。