在机器学习领域，生成候选集与频繁项集是重要的步骤。如果项集支持度计数不符合条件，如A,B,D和B,C,E，就不属于C3。具体的项集支持度计算显示，A,Bt4t、A,Ct4t、A,Et2t、B,Ct4t、B,Dt2t、B,Et2t是常见的组合。对于2-项集和3-项集的频繁计算，也是非常关键的。
机器学习算法总结ppt候选集与频繁项集的生成
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Apriori算法是一种用于数据挖掘的经典算法，其核心目标是发现数据集中频繁出现的项集以及学习部分关联规则。
算法特点：
迭代式方法： Apriori算法采用逐层迭代的方式，从单个频繁项开始，逐步生成更大的频繁项集。
支持度阈值： 通过设定最小支持度阈值，筛选出满足条件的频繁项集，有效控制结果数量。
关联规则生成： 基于频繁项集，Apriori算法可以推导出“一对多”或“多对一”形式的部分关联规则。
局限性：
无法处理多对多关联规则： Apriori算法目前版本仅支持生成一对多或多对一形式的关联规则，对于更复杂的多对多关联规则尚待改进。
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