Apriori算法是用于大规模数据集的频繁项集挖掘算法，基于支持度和置信度。文章介绍了其原理，并提供了Java源代码示例。
Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，用于在大规模数据集中发现频繁出现的项集。本文将详细介绍Apriori算法的原理，并提供相应的源代码示例。
Apriori算法的基本原理是通过生成候选项集并使用逐层扫描的方法来发现频繁项集。它依赖于两个重要的概念：支持度（support）和置信度（confidence）。支持度表示某个项集在数据集中出现的频率，而置信度表示一个规则的可信程度。
下面是Apriori算法的实现示例：
def generate_candidates(prev_candidates, k):
candidates = []
n = len
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