Apriori算法是一种用于挖掘频繁项集和关联规则的经典算法。其基本原理是利用Apriori原理：如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也是频繁的。算法的流程大致如下：
- 扫描数据集，获取所有项的支持度计数（频繁1项集）。
- 根据最小支持度阈值筛选出频繁1项集。
- 根据频繁1项集生成候选2项集，并扫描数据集计算支持度。
- 根据最小支持度阈值筛选出频繁2项集。
- 重复以上步骤，逐步生成频繁k项集，直到无法生成更多频繁项集为止。
- 根据频繁项集生成关联规则，计算其置信度，筛选出满足最小置信度阈值的规则。
通过不断迭代生成频繁项集，Apriori算法可以高效地挖掘出数据集中的频繁项集和关联规则。
