主要为大家分享了python使用Apriori算法进行关联性的解析，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或关联规则学习。过程分为两步：1.提取频繁项集。2.从频繁项集中抽取出关联规则。 频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合。 关联规则是暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例，用来表示项集的频繁程度。支持度定义在项集上。 可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义的。这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡萄酒})/支持度({尿布})”。 寻找频繁