项集这个概念，英文叫做 itemset，它可以是单个的商品，也可以是商品的组合。我们再来看下这个例子，假设我随机指定最小支持度是 50%，也就是 0.5。
我们来看下 Apriori 算法是如何运算的。
首先，我们先计算单个商品的支持度，也就是得到 K=1 项的支持度：
机器学习经典算法之Apriori (7)
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项集这个概念，英文叫做 itemset，它可以是单个的商品，也可以是商品的组合。我们再来看下这个例子，假设我随机指定最小支持度是 50%，也就是 0.5。
我们来看下 Apriori 算法是如何运算的。
首先，我们先计算单个商品的支持度，也就是得到 K=1 项的支持度：
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