介绍
先验(Apriori)算法是挖掘关联式规则(Association Rules)的经典算法之一。
它的作用就是用来寻找数据当中的强关联式规则(Strong Association Rules)。
强关联式规则是满足最低支持度(minimum support)和最低置信度(minimum confidence)的规则。
规则：
X→Y；X和Y都属于I，且X和Y的交集为空。
支持度(support)：
support(X → Y) = P(X U Y)
置信度(confidence)：
confidence(X → Y) = P(Y | X)
算法
Step1：
遍历数据库，并且得出不同项(Item)的频数。
这个表被记为C1。
Step2：
假设这里的最低支持度为4(min_sup=4)。
表C1里的E就会被删除，得到表L1。
Step3：
利用L1，得出两个项在数据当中同时出现的频数(表C2)。
Step4：
频数低于4的项都会被删除。
Step5：
利用L2得出C3。
由于C3只有一个项集，而且频数还低于4，所以Apriori算法到此就会终止。
假如C3还有大于最低支持度的项集，那么Apriori算法会继续下去，得到L3，直到Cn不能再产生新的Ln为止。
Step6：
接下来就要从L2当中得到所有的规则。
A→C 和 C→D。
假如这里ACD大于4，可以得到三个不同的规则：
A→CD，C→AD和D→AC。
Step7：
计算不同规则的置信度（confidence）。
公式：
Confidence (X → Y) = P(Y|X) = Support_Count (X U Y) / Support_Count (X)
Confidence (A → D) = P(D|A) = Support_Count (A U D) / Support_Count (A) = 2 / 4
Confidence (C → D) = P(D|C) = Support_Count (C U D) / Support_Count (C) = 4 / 6
当置信度大于最低置信度的时候，规则才可以被称为强关联规则(Strong association rules)。
假如这里min_conf=60%，那么C→D是强关联规则，而A→C不是。
总结
Apriori算法不适合被用在大型数据库当中，因为它会产生巨量的候选集（candidate sets），如C2，L2等。
由于学习这个课程的时候是全英文的，因此可能很多翻译不是很准确，请大家随意喷。
