我们是通过算法来找到数据之间的关联规则（两个物品之间可能存在很强的相关关系）和频繁项集（经常出现在一起的物品的集合）。
我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁项集的
一个项集支持度是指在所有数据集中出现这个项集的概率，项集可能只包含一个选项，也有可能是多个选项的组合。
置信度 针对于啤酒——>尿布这样的关联规则来定义，计算方式为支持度（啤酒，尿布）/支持度啤酒，其中支持度（啤酒、尿布）为3/5，支持度啤酒为4/5，所以他的置信度为3/4，即置信度为75%，这意味着在啤酒的规则中，有0.75的规则都适用。
但是在这样的规则中，如果需要求出所有规则，那么计算量比较大，这就可以用到 Apriori算法
Apriori 的原理：如果某个项集是频繁项集，那么它所有的非空子集也是频繁的（先验原理）。即如果 {0,1} 是频繁的，那么 {0}, {1} 也一定是频繁的。反过来能发现如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。这样就不用计算他的支持度了，可以减少计算量。
计算步骤为：
先会生成所有单个物品的项集列表， 扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求（一般会给一个最小支持度），那些不满足最小支持度的集合会被去掉，对剩下的集合进行组合以生成包含两个元素的项集，接下来重新扫描交易记录，去掉不满足最小支持度的项集，重复进行直到所有项集都被去掉。
提高Apriori算法的效率
1、基于散列的技术
当扫描数据库中的每个事务时，由C1中的候选频繁项集1项集产生频繁项集1项集L1时，可以对每个事务产生所有的2项集，将他们散列（映射）到散列表中的不同桶中，并增加对应的桶计数。在散列表中，对应桶计数低于支持度阈值的2项集不可能是频繁的，可以删除掉。
2、事物压缩
不包含任何频繁项集的K项集的事务不可能包含任何频繁（K+1）项集。这种事务在之后的考虑时，可以被标记或者删除，因为产生的j项集（j>K） 的数据库扫描不再需要他们。
3、划分
包含两个阶段，第一阶段，算法把D中的事务分成n个非重叠的分区，如果D中事务的最小相对支持度阈值为p，则每个分区的最小支持度为p乘该分区中的事务数。对每个分区，找到所有的局部频繁项集。 阶段二是，再次扫描D，评估每个候选的实际支持度，以确定全局频繁项集。
4、抽样
选取给你定数据库D中的随机样本S，然后在S而不再D中搜索频繁项集。
5、动态项集技术
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