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Apriori是一种用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。它是一种通过发现数据库中大量数据集中的有趣模式和关联来发现频繁项集的算法。这些频繁项集是规则的先决条件，而关联规则是关联项集的描述。Apriori算法通过使用两个关键概念：频繁项集和置信度，来发现这些模式。在数据挖掘和机器学习中，Apriori算法被广泛使用，特别是在处理大规模数据集时。
1. Apriori算法
2. 关联规则挖掘
3. 频繁项集
4. 支持度
5. 置信度
6. 关联规则
7. 关联性
8. 频繁模式
9. 关联规则学习
10. 关联规则挖掘算法
以上短语可以帮助你更深入地理解和使用Apriori算法。
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