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到这里，你已经和我模拟了一遍整个 Apriori 算法的流程，下面我来给你总结下 Apriori 算法的递归流程：
K=1，计算 K 项集的支持度；
筛选掉小于最小支持度的项集；
如果项集为空，则对应 K-1 项集的结果为最终结果。
否则 K=K+1，重复 1-3 步。
三、 Apriori 的改进算法：FP-Growth 算法
能看到 Apriori 在计算的过程中有以下几个缺点：
可能产生大量的候选集。因为采用排列组合的方式，把可能的项集都组合出来了；
每次计算都需要重新扫描数据集，来计算每个项集的支持度。
所以 Apriori 算法会浪费很多计算空间和计算时间，为此人们提出了 FP-Growth 算法，它的特点是：
创建了一棵 FP 树来存储频繁项集。在创建前对不满足最小支持度的项进行删除，减少了存储空间。我稍后会讲解如何构造一棵 FP 树；
整个生成过程只遍历数据集 2 次，大大减少了计算量。
所以在实际工作中，我们常用 FP-Growth 来做频繁项集的挖掘，下面我给你简述下 FP-Growth 的原理。
1. 创建项头表（item header table）
创建项头表的作用是为 FP 构建及频繁项集挖掘提供索引。