挖掘布尔关联法则发现频繁项集的Apriori算法

输入：

D：事务数据库
min_sup :最小支持度阈值。
输出：
L，D 中的频繁项集
方法：

1. L(1)=find_frequent_1_itemsets(D);
2. for (k=2;L(k-1)<>空值；k++) {
3. C(k)=aproiri_gen(L(k-1));
4. for each 事务 t属于D{ //扫描D，并进行计数
5. C(t)=subset(C(k),t); //得到t的子集，他们是候选
6. for each 候选c属于C,
7. c.count++;
8. }
9. L(k)={c(C(k)|c.count >= min_sup)}
10. }
11. return L=U(k) L(k)
    precedure apriori_gen(L(k-1):frequent(k-1) itemset)
12. for each 项集 l(1) 属于L(k-1)
13. for each 项集 l(2) 属于 L(k-1)
14. if(l[1]=l[1]) 交 …交(l[k-2]=l[k-2]) 交 (l[k-1]