apriori算法源代码

资 源 简 介

apriori算法源代码

详 情 说 明

Apriori算法是关联规则挖掘领域的里程碑式算法，由Agrawal团队于1994年提出。其核心思想基于"向下闭包性"：若一个项集不满足最小支持度要求，那么它的所有超集也必然不满足。这种先验性质（Apriori property）大幅减少了需要计算的候选项集数量。

算法通过逐层搜索的迭代方法发现频繁项集：首轮扫描所有单项的支持度，筛选出频繁1-项集；接着用频繁(k-1)-项集生成候选k-项集，再次扫描数据库验证支持度。这种"产生-测试"的框架显著优化了计算效率，因为它避免了枚举所有可能的项集组合。

在实际应用中，Apriori常面临两大挑战：多次扫描数据库带来的I/O开销，以及候选项集爆炸问题。后续改进算法（如FP-Growth）针对这些痛点进行了优化，但Apriori因其清晰的原理和易于实现的特性，仍是理解关联规则挖掘的基础范本。