Apriori算法解析

背景介绍

维克多迈尔在《大数据时代》中，提出了大数据时代跟传统的信息时代相比，最本质的三个思维变革：1. 要全体数据，而不仅是样本；2. 要混杂，而不要效率偏低的精确；3. 要相关关系，而不是因果关系。这第三条说的就是数据挖掘中，最基础，最简单，也是最为重要的应用——数据相关关系的挖掘。相关关系，其实是数据中蕴含的最直接的知识，而对这种相关关系的挖掘，如今也早已应用到推荐系统，个性化检索，机器学习，以及很多更加高级的领域。所以说，相关关系的挖掘，第一，它极为重要，它几乎是数据挖掘和传统数据分析侧重点的分水岭，在如今这个数据时代，它是最重要也是最基本的数据技能；第二，它不难，一般的相关关系挖掘，不需要太过精深的理论；第三，它很普及，已经渗入了生活的方方面面。而这个问题入门级的算法，就是本文要说的Apriori算法，也叫“先验算法”。

当然，Apriori算法虽然本身不难，也容易理解，但是还是有必要学习一下它的产生思路。一来能有个更深入的认识，二来，也算是对数据相关关系基本特征有个理解。所以，我将用较大的一个篇幅，说明Apriori的相关背景。这一点，我觉得比学习算法本身，更有意义。

这首先得从生活中最普通的购物篮说起，我们去买东西，经常把一下商品放在一起购买，比如，我去买红酒，可能会连带着酒杯一起，我去买被子，可能会连带着枕头一起。因为，这些东西其实背后是存在着某种关联的。当然，我们不妨像维克多迈尔说的那

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