Apriori算法是一種用于挖掘頻繁項集和關聯規則的經典算法。其基本原理是利用Apriori原理：如果一個項集是頻繁的，則它的所有子集也是頻繁的。算法的流程大致如下：
- 掃描數據集，獲取所有項的支持度計數（頻繁1項集）。
- 根據最小支持度閾值篩選出頻繁1項集。
- 根據頻繁1項集生成候選2項集，并掃描數據集計算支持度。
- 根據最小支持度閾值篩選出頻繁2項集。
- 重復以上步驟，逐步生成頻繁k項集，直到無法生成更多頻繁項集為止。
- 根據頻繁項集生成關聯規則，計算其置信度，篩選出滿足最小置信度閾值的規則。
通過不斷迭代生成頻繁項集，Apriori算法可以高效地挖掘出數據集中的頻繁項集和關聯規則。
