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{尿布，葡萄酒}支持度/尿布的支持度2.Apriori算法原理Apriori算法MLearningApriori算法MLearning使用Apriori算法來發現頻繁項MLearning1.生成候選項集對數據集中的每條交易記錄tran對每個候選項集can：

檢查一下can是否為tran的子集：

如果是，則增加can的計數值

對每個候選項集：

如果其支持度不低于最小值，則保留該項集

返回所有頻繁項集列表使用Apriori算法來發現頻繁項MLearning2.組織完成的Apriori算法

當集合中項的個數大于0時

構建一個k個項組成的候選項集的列表

檢查數據已確認每個項集都是頻繁的

保留頻繁項集并構建k+1項組成的候選項集的列表從頻繁項集中挖掘關聯規則MLearningSupport(P/H)/s

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