一、Apriori算法简介：
关联规则挖掘是数据挖掘领域的热点，关联规则反映一个对象与其他对象之间的相互依赖关系，如果多个对象之间存在-定的关联关系，那么一个对象可以通过其他对象进行预测。
关联规则挖掘一般可分成两个步骤:
①找出所有支持度大于等于最小支持度阈值的频繁项集。
②由频繁模式生成满足可信度阈值的关联规则。
二、基本概念：
1、事物和项：
数据挖掘用到的基本数据集记为D，它是由事务构成的，- -般多存储于事务数据库中，表示为D={t1, t2，..，tm，..， tq}，tk(k=1,2，..，. n)称为事务(Transaction) 。每一个事务可再细分，表示为tk={i1，i2，.，. in, .，. ip}， im(m=1, 2, .，. p)称为项(item)，即事务是由若干个项组成的集合。每个事务可以用唯一的标识符事务编号TID来标识。设I={i1，i2， .，. ip} 是D中全体数据项组成的集合,I的任意子集X称为D中的项集(itemset) 。若项集中项的个数为k，称为k项集(k-itemset)。频繁项集是指出现次数较多的项集。
| TID |
商品 |
| 001 |
豆奶，莴苣 |
| 002 |
莴苣，啤酒，尿布，甜菜 |
| 003 |
豆奶，尿布，啤酒，橙汁 |
| 004 |
莴苣，豆奶，尿布，啤酒 |
| 005 |
莴苣，豆奶，尿布，橙 |
2、关联规则：
若X，Y均为项集，且XcI, YcI,并且x∩Y= 0，用蕴含式X=>Y表示一个关联规则。它表示某些项(X项集) 在一个事务中的出现，可推导出另一些项(Y项集)在同一事务中也出现。这里，“=>” 称为“关联”操作，X称为关联规则的前提，Y称为关联规则的结果。
3、支持度：
支持度表示该数据项在事务中出现的频度。数据项集 X的支持度support(X)是D中包含X的事务数量与D的总事务数量之比，如下公式所示。
关联规则X=>Y的支持度等于项集X∪Y的支持度，如下公式所示。
Support(X=>Y)= Support(X∪Y)= count(X∪Y)/ count(D)
如果support(X)大于等于用户指定的最小支持度minsup，则称X为频繁项目集，否则称X为非频繁项目集。
| TID |
商品 |
| 001 |
豆奶，莴苣 |
| 002 |
莴苣，啤酒，尿布，甜菜 |
| 003 |
豆奶，尿布，啤酒，橙汁 |
| 004 |
莴苣，豆奶，尿布，啤酒 |
| 005 |
莴苣，豆奶，尿布，橙汁 |
Support（豆奶）=4/5=0.8
Support(尿布=>啤酒)=Support(尿布∪啤酒)=3/5=0.6
4、置信度：
置信度也称为可信度，规则X=>Y的置信度表示D中包含X的事务中有多大可能性也包含Y。表示的是这个规则确定性的强度，记作confidence(X=>Y)。通常，用户会根据自己的挖掘需要来指定最小置信度阈值，记为minconf。
confidence(X∪Y)= support(X∪Y)/support(X)
如果数据项集X满足support(X)>=minsup，则X是频繁数据项集。若规则X=>Y同时满足confidence(X=>Y)>=minconf,则称该规则为强关联规则，否则称为弱关联规则。一般由用户给定最小置信度阈值和最小支持度阈值。发现关联规则的任务就是从数据库中发现那些置信度、支持度大于等于给定最小阈值的强关联规则。
| TID |
商品 |
| 001 |
豆奶，莴苣 |
| 002 |
莴苣，啤酒，尿布，甜菜 |
| 003 |
豆奶，尿布，啤酒，橙汁 |
| 004 |
莴苣，豆奶，尿布，啤酒 |
| 005 |
莴苣，豆奶，尿布，橙汁 |
Support（豆奶）=4/5=0.8
Support(尿布=>啤酒)=Support(尿布∪啤酒)=3/5=0.6
Confidence（豆奶=>莴苣）=Support（豆奶∪莴苣）/Support（豆奶）=0.75
5、关联规则性质：
从基本概念的定义中得到关联规则具有如下性质:
性质1：非频繁项集的超集一定是非频繁的。即如果X是非频繁项集，且X是Y的子集，则Y也是非频繁项集。
性质2：频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的。即如果Y是频繁的，且X∈Y，X≠∅成立，则X也一定频繁项集。
性质3：任意-个项集的支持度不小于其超集的支持度。即如果X是Y的子集，则support(X)>=support(Y)。这是因为根据定义，假设项集I的支持度小于最小支持度阈值(minsup)，则I不是频繁的，如果把项A添加到I，则结果项集(AUI) 不可能比I出现更频繁，因此，结果项集也不是频繁的。假设事务是频繁项集，则定得到support (I-A)>=support(I)，即频繁项集的非空项集-定是频繁的。反之却不可能成立。