本文介绍了数据挖掘中的频繁项集和频繁序列概念，并提供了使用Python实现Apriori算法挖掘频繁项集及频繁序列的示例。通过算法，可以从数据集中找出支持度超过预设阈值的项集和考虑顺序关系的序列。
频繁项集与频繁序列挖掘 - Python实现
频繁项集（Frequent Itemsets）和频繁序列（Frequent Sequences）是数据挖掘中常用的技术，用于发现数据集中经常出现的模式或序列。在本文中，我们将介绍频繁项集和频繁序列的概念，并使用Python来实现它们的挖掘算法。
- 频繁项集（Frequent Itemsets）
频繁项集指的是在一个数据集中频繁出现的物品组合。例如，在一家超市的交易数据中，频繁项集可以是经常一起购买的商品组合，比如牛奶和面包。频繁项集挖掘的目标是找出支持度（Support）大于或等于预设阈值的项集。
下面是一个使用Apriori算法来挖掘频繁项集的Python代码示例：
from itertools import combinations
def find_frequent_itemsets(transactions, support_threshold):
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