1. 数据集
以超市交易为数据集，所有商品的项集为
I = {bread, beer, cake, cream, milk, tea}
某条交易如
Ti = {bread, beer, milk}
简化为
Ti = {a, b, d}
data.txt数据集样本如下
a, d, e,f
a, d, e
c, e
e, f
...2. 算法实现
使用经典的Apriori算法，依次扫描交易记录集，计算出 k-候选集Ck 然后去除支持度sup小的项集获得 k-频繁集Lk， 只计算到 3-频繁集
第k个候选集只会从k-1频繁集中的各项目组合连接，然后扫描记录集，以获取Ck中各项集的支持度。
