📚 关于apriori算法的一个简单的例子 🌟

Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，常用于挖掘数据中的频繁项集和关联规则。简单来说，它能帮助我们发现哪些商品经常一起被购买，从而优化营销策略。💡

假设一家超市有以下5位顾客的购物记录：

🍎 苹果 🥬 胡萝卜 🧀 奶酪

🍎 苹果 🥦 西兰花 🧀 奶酪

🍎 苹果 🥬 胡萝卜

🥚 鸡蛋 🥑 牛油果

🍞 面包 🥖 面包

第一步是找出所有单个商品的支持度（即出现次数）。例如，“苹果”出现了4次，支持度为80%。接着，筛选出支持度高于设定阈值的项集，比如支持度≥50%。然后，逐步扩展到两个商品、三个商品的组合，直到无法满足条件为止。🛒

通过这个过程，我们可以发现“苹果”和“奶酪”经常一起被购买（关联规则：如果买了苹果，那么很可能也会买奶酪）。这种洞察有助于超市调整货架布局或推出促销活动！🎉

这就是Apriori算法的魅力所在——从简单数据中提取有价值的信息！💡✨