【apriori算法的】Apriori算法是一种经典的用于挖掘频繁项集和关联规则的算法，广泛应用于数据挖掘领域。其核心思想是利用“先频后关”的原则，通过不断筛选满足最小支持度的项集，最终生成有价值的关联规则。
以下是Apriori算法的关键点总结：
| 项目 | 内容说明 |
| 算法类型 | 频繁项集挖掘 |
| 核心思想 | 利用先验知识减少搜索空间 |
| 关键参数 | 最小支持度、最小置信度 |
| 优点 | 简单易懂，适用于小规模数据 |
| 缺点 | 计算效率低，不适合大规模数据 |
该算法在电商推荐、市场分析等领域有广泛应用，但随着数据量的增长，其性能瓶颈逐渐显现，促使后续更高效的算法如FP-Growth等被提出。
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