文件名称:Apriori

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Apriori算法用于发现数据中的频繁项集以及关联规则,属于关联分析,

关联分析的目标包含两条:发现频繁项集和发现关联规则。

该算法基于一个很重要的原理,apriori原理,如果某个相机是频繁的,那么他的所有子集也是频繁的,

也就说,如果一个项集是非频繁的,那么它的所有超集也是非频繁的。

Apriori算法是先生成C1->L1->C2->L2->C3.Apriori算法的缺点是很明显的,每生成一个频繁项集,都要扫描整个数据集。

在数据规模很大的时候,这个是致命的性能瓶颈。

-Apriori algorithm is used to find data itemsets and association rules, are associated with analysis,

Association analysis included two goals: find frequent itemsets and association rules discovery.

The algorithm is based on a very important principle, apriori theory, if a camera is frequent, then all subsets also his frequent,

Also said that if a non-frequent item sets, then it is also a superset of all the non-frequent.

Apriori algorithm is Mr. Cheng C1-> L1-> C2-> L2-> shortcomings C3.Apriori algorithm is obvious, each generating a frequent item sets, must scan the entire data set.

When a large-scale data, this is the fatal performance bottleneck.
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Apriori.py

Apriori.readme

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