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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。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。[1]

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 为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷，提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法，实现了减少执行时间以及计算量的目的。实际应用表明，改进后的Apriori算法具有操作简便、测试准确的特点，达到了提高数据挖...

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Apriori 数据挖掘 法的改进

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