关联规则挖掘算法apriori原理？
一个频繁项集的子集也是频繁项集，针对数据得出每个产品的支持数列表，过滤支持数小于预设值的项，对剩下的项进行全排列，重新计算支持数，再次过滤，重复至全排列结束，可得到频繁项和对应的支持数。
作者：@小黑
以下是自己的理解，如果有不对的地方希望各位大侠可以帮我指出来~：
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我的数据挖掘算法代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 Apriori算法是一个经典的数据挖掘算法，Apriori的单词的意思是"先验的"，说明这个算法是具有先验性质的，就是说要通过上一次的结果推导出下一次的结果，这个如何体现将会在下面的分析中会慢慢的体现出来。Apriori算法的用处是挖掘频繁项集的，频繁项集粗俗的理解就是找出经
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什么样的数据才是频繁项集呢？也许你会说，这还不简单，肉眼一扫，一起出现次数多的数据集就是频繁项集吗！的确，这也没有说错，但是有两个问题，第一是当数据量非常大的时候，我们没法直接肉眼发现频繁项集，这催生了关联规则挖掘的算法，比如Apriori, PrefixSpan, CBA。第二是我们缺乏一个频繁项集的标准。比如10条记录，里面A和B同时出现了三次，那么我们能不能说A和B一起构成频繁项集呢？因此我
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数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法，BIRCH 算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些 K-Means 算法的缺点。
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关联分析 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（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 相关术语 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者
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数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
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1.1 KNN 1.1.1 思想 计算离待分类点距离最近的 K 个已分类点，K 个点中出现最多点种类为待分类点的种类。 1.1.2 距离 常见距离有欧式距离和余弦距离。余弦距离可以消除量纲的影响。相关系数 2. 聚类算法 2.1 K-means 2.1.1 思想 2.1.1.1 模型训练 根据类别个数 N，初始化 N 个点，作为该类别的中点。 遍历其他点，计算距离最近的中心点，该中心点的类别为当前