R语言应用实战系列（四）-Apriori算法的相关内容（附案例源代码）

前言

关联规则反映一个事物与其他事物之间的关联性，关联规则分析是从事事物数据库，关系数据库和其他信息存储中大量数据的项集之间发现有趣，频繁的格式，关联和相关性。更确切地说，关联规则通过量化的数字进行描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。它的模式属于描述型模式，发现关联规则的算法是无监督算法。

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Apriori关联规则基本概念：

一.事务和项集

在关联规则所使用的数据中，把一个样本称为一个“事务”（transation）；每个事务有多个属性来确定，这里的属性称为“项”（item），多个项组成的集合称为“项集”，根据项集中包含项的数量，项集可以是1-项集，2-项集或者k-项集，若k-项集满足认为设定的最小支持度，即称之为频繁k-项集。

二.支持度，置信度࿰

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