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在Mahout中，項集挖掘和關聯規則學習都是通過Apriori算法來實現的。Apriori算法是一種經典的頻繁項集挖掘算法，用于發現數據集中頻繁出現的項集和生成關聯規則。
Mahout提供了一個名為FPGrowth的類來實現Apriori算法，用于挖掘頻繁項集和生成關聯規則。用戶可以使用FPGrowth類來訓練一個數據集，并根據指定的最小支持度閾值來挖掘頻繁項集。然后，用戶可以使用FPGrowth類提供的方法來獲取頻繁項集，并根據置信度閾值生成關聯規則。
用戶可以通過Mahout的API來使用FPGrowth類來進行項集挖掘和關聯規則學習。通過調用適當的方法和設置合適的參數，用戶可以靈活地進行數據挖掘和規則學習。Mahout還提供了一些工具和示例來幫助用戶快速上手并使用項集挖掘和關聯規則學習功能。
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