1、概述
Apriori算法是用一种称为逐层搜索的迭代方法，从项集长度k=1开始，选出频繁的k=1项集，根据先验性质：频繁项集的子集一定是频繁的（逆否命题：非频繁项集的超集一定是非频繁的，通俗的说就是某件事发生的概率很低，比这件事发生条件更严苛的事情发生的概率会更低），筛选k=2项集中的频繁项集，以此迭代k=3...。每迭代一次都要完整的扫描一次数据库。
2、关联规则三度：
支持度：占比
置信度：条件概率
提升度：相关性
3、R语言示例代码如下：（小众语言的辛酸：选项里没有。。）
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library(arules)
#从rattle包中读入数据
dvdtrans <- read.csv(system.file("csv", "dvdtrans.csv",package="rattle"))
str(dvdtrans)
#将数据转化为合适的格式
data <- as(split(dvdtrans$Item,dvdtrans$ID),"transactions")
data
#用 apriori命令生成频繁项集，设其支持度为0.5，置信度为0.8
rules <- apriori(data, parameter=list(support=0.5,confidence=0.8,minlen = 2))
#用inspect命令查看提取规则
inspect(rules)
常用数据形式有data.frame格式和list格式，前者即A项集为一列B项集为另一列，后者为A和B放在同一个购物篮中。
去除冗余规则以及提取子规则代码如下：
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redundant.rm <- function(rule,by="lift")
{
#rule：需要进行简化的规则
#by：在清除的时候根据那个变量来选择，
#可能取值为"support","lift","confidence"
a <- sort(rule,by=by)
m<- is.subset(a,a,proper=TRUE)
m[lower.tri(m, diag=TRUE)] <- NA
r <- colSums(m, na.rm=TRUE) >= 1
finall.rules <- a[!r]
return(finall.rules)
}
rules <- redundant.rm(rules)
rules.sub <- subset(rules, subset = lhs %in% "筛选项集名称" &lift >1)
