1、Apriori算法的理念其实很简单，可是实现起上来却复杂无比，因为当中无可避免用Set和Hash Table等高阶的数据结构，而且有很多loop用以读取数据。我不建议用Java，应改用Python或Scala一类的语言。
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2、把数据，也就是你每行每列展示的数据按规则存放到2维数组内。然后按 行、列循环即可。但是前提，你存放的数据一定按照二维数组你想要的规则。String[i][j] array ； i为行、j为列。规则不能错误。
3、Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。
1、Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。
2、算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中K项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。
3、而可视化层级上还需要展现集团下每个分公司、每个城市、每个门店、月度、季度或者年度时间的关联规则分析，如果用传统的工具来实现上述分析无异于大海捞针。
4、例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是尿布和啤酒的故事了。 本篇的Apriori算法主要是基于频繁集的关联分析。
1、Apriori算法的理念其实很简单，可是实现起上来却复杂无比，因为当中无可避免用Set和Hash Table等高阶的数据结构，而且有很多loop用以读取数据。我不建议用Java，应改用Python或Scala一类的语言。
2、首先可以令 集合 {A，B，C，D，E，F} 对应于 {面包，牛奶，果酱，咖啡，鸡蛋，火腿}。
3、ac，bc。分别算出他们的支持数，再除以abc的支持数，若结果大于0.6则可输出强关联规则。Pa/P1=4/30.6，则可以输出关联规则：a=bc；同理可输出强关联规则：b=ac，c=ab；同理，对于acd，bcd采用同样地方法。
4、下面这段是apriori算法中由2频繁项集找k频繁项集的程序，程序中有两个问题：似乎while循环的K永远都是固定的，也就是都是频繁2项集的个数。
