關聯規則筆記：
如記錄的集合D中有記錄A以及記錄B。記錄A推記錄B（關聯規則）
支持度:記錄A和記錄B同時出現佔總個數比例。
置信度：記錄A中出現記錄B的個數比例。
如果挖掘的關聯規則滿足最小的支持度閾值和最小置信度的閾值，則關聯規則是有趣的。
重要性：頻繁項集的所有非空子集都必須是頻繁的。
Apriori算法思想：
逐層搜索的迭代方法，
首先尋找1-項頻繁集的集合，
集合記做L1，
L1用於尋找兩項頻繁集合L2，
L2用於尋找L3，如此下去，直到不能找K項頻繁集合。
Apriori算法迭代的兩個階段：
?1連接步；爲找L（k） ，通過將L（k-1）與自身連接產生候選K項集的集合。
2減枝步；根據項的支持度計數去掉非頻繁的候選集合，確定頻繁集反覆迭代直到不能產生滿足最小支持度的集合爲止。
Apriori重要性質：頻繁項集的所有非空子集都必須是頻繁的在減枝中的應用就在於，對於候選集只要它不是頻繁的，就可以刪除掉，這樣大大減少數據量。