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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集,在候选2-项集中需要剪枝的是()1面包、牛奶2面包、尿布、啤酒、鸡蛋3牛奶、尿布、啤酒、可乐4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可乐


A、啤酒、尿布
B、啤酒、面包
C、面包、尿布
D、啤酒、牛奶

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Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法。算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法,其中K项集用于探索(k+1)项集。首先,通过扫描数据库,累计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合。该集合记为L1.然后,使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找到L3,如此下去,直到不能再找到频繁k项集。Apriori算法的主要步骤如下:(1)扫描事务数据库中的每个事务,产生候选1.项集的集合Cl;(2)根据最小支持度min_sup,由候选l-项集的集合Cl产生频繁1一项集的集合Ll;(3)对k=l;(4)由Lk执行连接和剪枝操作,产生候选(k+1).项集的集合Ck+l-(5)根据最小支持度min_sup,由候选(k+1)一项集的集合Ck+l产生频繁(k+1)-项集的集合Lk+1.(6)若L?≠①,则k.k+1,跳往步骤(4);否则,跳往步骤(7);(7)根据最小置信度min_conf,由频繁项集产生强关联规则,结束。

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