Apriori算法的介绍_apriori tid

🧮 在数据挖掘的世界里，Apriori 算法是一种广泛使用的算法，用于发现频繁项集和关联规则。它的名字来自拉丁语 "a priori"，意味着从一般原理推导出具体结论。该算法特别适用于大规模数据库，可以帮助我们找到商品之间的关联性。

🔍 Apriori 算法的核心思想是使用逐层搜索策略（level-wise search）和候选项产生与测试方法（candidate generation and test）。它通过反复迭代来缩小候选集，直到无法进一步减少为止。每次迭代都会生成新的候选集，并检查它们是否满足最小支持度的要求。

📊 Apriori 算法的一个重要参数是 "tid"，即事务标识符，它是每个事务的唯一编号。通过跟踪每个事务中的项集出现情况，我们可以计算出项集的支持度。只有那些支持度超过预设阈值的项集才会被保留下来，作为频繁项集。

🚀 Apriori 算法的应用范围非常广泛，从市场篮子分析到医疗诊断，再到网络入侵检测等众多领域都有其身影。它为我们的数据分析工作提供了强有力的支持，帮助我们更好地理解数据背后隐藏的模式和规律。