Apriori算法是用于挖掘關聯規則的一種經典算法，可以通過可視化來展示算法的結果。以下是幾種展示Apriori算法結果的可視化方法：
頻繁項集的可視化：可以使用條形圖或熱力圖來展示頻繁項集的支持度，支持度越高的項集會在圖表中顯示為更明顯的顏色或更高的條形。
關聯規則的可視化：可以使用網絡圖來展示不同項之間的關聯關系，節點代表不同的項，邊代表項之間的關聯規則，邊的粗細或顏色可以表示關聯規則的置信度或支持度。
關聯規則的樹狀圖：可以使用樹狀圖來展示不同項之間的關聯規則，樹狀圖可以清晰地展示不同項之間的關系，以及規則的置信度和支持度等信息。
關聯規則的散點圖：可以使用散點圖來展示不同項之間的關聯規則，散點圖可以直觀地展示不同項之間的關聯程度，以及規則的置信度和支持度等信息。
通過以上幾種可視化方法，可以更直觀地展示Apriori算法的結果，幫助用戶快速理解挖掘到的關聯規則。
