Apriori算法

优点：易编码实现。

缺点：在大数据集上可能较慢。

适用数据类型：数值型或者标称型数据。

关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集(frequent item sets)是经常出现在一块的物品的集合，关联规则（association rules）暗示两种物品之间可能存在很强的关系。下面会用一个例子来说明这两种概念。图1给出了某个杂货店的交易清单。

图1一个来自Hole Foods天然食品店的简单交易清单

频繁项集是指那些经常出现在一起的物品集合，图1中的集合{葡萄酒，尿布，豆奶}就是频繁项集的一个例子（回想一下，集合是由一对大括号“{}”来表示的）。从下面的数据集中也可以找到诸如尿布→葡萄酒的关联规则。这意味着如果有人买了尿布，那么他很可能也会买葡萄酒。

使用频繁项集和关联规则，商家可以更好地理解他们的顾客。尽管大部分关联规则分析的实例来自零售业，但该技术同样可以用于其他行业，比如网站流量分析以及医药行业。

尿布与啤酒？

关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做”。

应该如何定义这些有趣的关系？谁来定义什么是有趣？当寻找频繁项集时，频繁（frequent)的定义是什么？有许多概念可以解答上述问题，不过其中最重要的是支持度和可信度。一个项集的支持度（support）被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。从图1中可以得到，{豆奶}的支持度为4/5。而在5条交易记录中有3条包含{豆奶，尿布}，因此{豆奶，尿布}的支持度为3/5。支持度是针对项集来说的，因此可以定义一个最小支持度，而只保留满足最小支持度的项集。

可信度或置信度（confidence）是针对一条诸如{尿布}→{葡萄酒}的关联规则来定义的。这条规则的可信度被定义为“支持度（{尿布，葡萄酒}）/支持度（{尿布}）”。从图1中可以看到，由于{尿布，葡萄酒}的支持度为3/5，尿布的支持度为4/5，所以“尿布→葡萄酒”的可信度为3/4=0.75。这意味着对于包含“尿布”的所有记录，我们的规则对其中75%的记录都适用。

支持度和可信度是用来量化关联分析是否成功的方法。假设想找到支持度大于0.8的所有项集，应该如何去做？一个办法是生成一个物品所有可能组合的清单，然后对每一种组合统计它出现的频繁程度，但当物品成千上万时，上述做法非常非常慢。

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