【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘报告
数据分析与挖掘实验报告
学生姓名：
学号：
专业班级：
指导老师：
年月
实验名称：关联规则程序
一、实验要求：用所学过的任何一种计算机语言，编写“关联规则程序”
用Java语言实现基于支持度、置信度的关联规则程序
二、实验平台：
Windows10.0操作系统开发平台：Eclipse 4.6.1 开发语言：Java
三、实验过程和结果
1、原始数据
2、实验结果
（1）输入最小支持度阈值、最小可信度阈值分别为0.1、0.6
（2）实验结果截屏
先选择“浏览文件”，找到文件所在位置，选择并点击打开，数据出现在模拟数据集所在的文本域中。
图一
根据提示在文本框中分别输入最小支持度和最小置信度。
点击“生成频繁集”按钮，选择下方频繁项集的标签文本域，可查看频繁集。
点击“生成关联规则”按钮，选择下方关联规则文本域，关联规则生成，可进行查看。
图二
（3）频繁项集
第1次频繁项集
农学
社会
美学
艺术
历史
生活
物理
教育
哲学
第2次频繁项集
农学生活
社会历史
社会生活
教育社会
艺术美学
教育生活
第3次频繁项集
教育社会生活
Apriori算法最大频繁集
教育社会生活
（4）关联规则生成如下：
图三。
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告目录1.关联规则的基本概念和方法 (1)1.1数据挖掘 (1)1.1.1数据挖掘的概念 (1)1.1.2数据挖掘的方法与技术 (1)1.2关联规则 (2)1.2.1关联规则的概念 (2)1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (3)2.用Matlab实现关联规则 (5)2.1Matlab概述 (5)2.2基于Matlab的Apriori算法 (6)3.用java实现关联规则 (10)3.1java界面描述 (10)3.2java关键代码描述 (13)4、实验总结 (18)4.1实验的不足和改进 (18)4.2实验心得 (19)1.关联规则的基本概念和方法1.1数据挖掘1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。
在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。
数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。
数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据）·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式）·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告一、实验背景在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织决策的重要依据。
通过对大量数据的分析与挖掘，能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解数据分析与挖掘的流程和方法，并探索其在实际应用中的价值。
二、实验目的1、熟悉数据分析与挖掘的基本流程和常用技术。
2、掌握数据预处理、特征工程、模型建立与评估等关键环节。
3、运用数据分析与挖掘方法解决实际问题，提高数据分析能力和解决问题的能力。
三、实验环境1、操作系统：Windows 102、编程语言：Python 383、数据分析库：Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikitlearn 等四、实验数据本次实验使用了一份来自某电商平台的销售数据，包含了商品信息、用户信息、销售时间、销售金额等字段。
数据规模约为 10 万条记录。
五、实验步骤1、数据导入与预处理使用 Pandas 库读取数据文件，并对数据进行初步的查看和分析。
处理缺失值：对于包含缺失值的字段，根据数据特点采用了不同的处理方法。
例如，对于数值型字段，使用均值进行填充；对于分类型字段，使用众数进行填充。
数据清洗：去除重复记录和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
2、特征工程特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，例如计算用户的购买频率、平均购买金额等。
特征编码：对分类型特征进行编码，将其转换为数值型特征，以便模型处理。
例如，使用 OneHot 编码将商品类别转换为数值向量。
3、模型建立与训练选择合适的模型：根据问题的特点和数据的分布，选择了线性回归、决策树和随机森林三种模型进行实验。
划分训练集和测试集：将数据按照一定比例划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
模型训练：使用训练集对模型进行训练，并调整模型的参数，以提高模型的性能。
4、模型评估与比较使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等指标。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、引言。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现隐藏模式和信息的技术，已经被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过对给定数据集的分析和挖掘，探索其中潜在的规律和价值信息，为实际问题的决策提供支持和参考。
二、数据集描述。
本次实验使用的数据集包含了某电商平台上用户的购物记录，其中包括了用户的基本信息、购买商品的种类和数量、购买时间等多个维度的数据。
数据集共包括了10000条记录，涵盖了近一年的购物数据。
三、数据预处理。
在进行数据挖掘之前，我们首先对数据进行了预处理。
具体包括了数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。
通过对数据的清洗和处理，保证了后续挖掘分析的准确性和可靠性。
四、数据分析与挖掘。
1. 用户购买行为分析。
我们首先对用户的购买行为进行了分析，包括了用户购买的商品种类偏好、购买频次、购买金额分布等。
通过对用户购买行为的分析，我们发现了用户的购买偏好和消费习惯，为电商平台的商品推荐和营销策略提供了参考。
2. 商品关联规则挖掘。
通过关联规则挖掘，我们发现了一些商品之间的潜在关联关系。
例如，购买商品A的用户80%也会购买商品B，这为商品的搭配推荐和促销活动提供了依据。
3. 用户价值分析。
基于用户的购买金额、购买频次等指标，我们对用户的价值进行了分析和挖掘。
通过对用户价值的评估，可以针对不同价值的用户采取个性化的营销策略，提高用户忠诚度和购买转化率。
五、实验结果。
通过对数据的分析和挖掘，我们得到了一些有价值的实验结果和结论。
例如，发现了用户的购买偏好和消费习惯，发现了商品之间的关联规则，发现了用户的不同价值等。
这些结论为电商平台的运营和管理提供了一定的参考和决策支持。
六、结论与展望。
通过本次实验，我们对数据挖掘技术有了更深入的理解和应用。
同时，也发现了一些问题和不足，例如数据质量对挖掘结果的影响，挖掘算法的选择和优化等。
未来，我们将继续深入研究数据挖掘技术，不断提升数据挖掘的准确性和效率，为更多实际问题的决策提供更有力的支持。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘与分析实习报告
数据挖掘与分析实习报告实习单位：XXX公司实习时间：XXXX年XX月XX日至XXXX年XX月XX日一、实习单位概况在这段时间里，我有幸在XXX公司进行数据挖掘与分析的实习工作。
XXX公司是一家领先的科技公司，专注于数据分析和人工智能技术的研发与应用。
公司拥有庞大的数据资源和专业的分析团队，为各行业的企业提供数据挖掘和分析服务。
二、实习内容与任务1. 数据采集和预处理在实习的第一个阶段，我主要负责数据采集和预处理的工作。
根据项目要求，我使用Python编写爬虫程序，从互联网上抓取相关数据，并进行清洗和整理。
这一过程中，我学到了如何利用各种技术手段获取原始数据，并通过编程语言对数据进行初步处理和清洗，以满足后续分析的需求。
2. 数据挖掘与建模在数据采集和预处理完成后，我参与了数据挖掘与建模的工作。
通过使用Python中的数据分析库和机器学习算法，我对清洗后的数据进行了探索性分析，并提取了一些有意义的特征。
同时，我也学习了不同的算法模型，并通过实践选择合适的模型，进行模型训练和参数调优。
最终，我得到了一个准确度较高的数据挖掘模型，用于预测未知数据的结果。
3. 数据可视化与报告撰写在数据挖掘与建模的基础上，我进一步学习了数据可视化的技巧，并使用相关工具将分析结果以图表和报告的形式呈现。
通过可视化的方式，我能够更清晰地展示数据间的关系和趋势，使得分析结果更加直观和易于理解。
同时，在报告撰写方面，我也学到了如何简明扼要地描述数据挖掘的过程和结果，以及如何向非专业人士解释分析方法和结论。
三、实习成果与收获通过这段时间的实习，我不仅学到了许多数据挖掘和分析的基础知识，还熟悉了实际工作中所用到的相关工具和技术。
我能够独立完成数据采集和预处理的任务，并能够灵活运用各种数据挖掘算法进行模型建立和结果评估。
此外，通过与团队成员的合作，我也提高了自己的团队合作和沟通能力。
在实习期间，我还参与了公司举办的各类技术沙龙和讲座活动，与行业专家和其他实习生进行了交流和分享。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验目的本次数据挖掘实验的主要目的是深入了解数据挖掘的基本概念和方法，并通过实际操作来探索数据中潜在的有价值信息。
二、实验环境本次实验使用了以下软件和工具：1、 Python 编程语言，及其相关的数据挖掘库，如 Pandas、NumPy、Scikitlearn 等。
2、 Jupyter Notebook 作为开发环境，方便进行代码编写和结果展示。
三、实验数据实验所使用的数据来源于一个公开的数据集，该数据集包含了关于_____的相关信息。
具体包括_____、＿____、＿____等多个字段，数据量约为_____条记录。
四、实验步骤1、数据预处理首先，对原始数据进行了清洗，处理了缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点和分布，采用了平均值、中位数或删除等方法进行处理。
对于异常值，通过箱线图等方法进行识别，并根据具体情况进行了修正或删除。
接着，对数据进行了标准化和归一化处理，使得不同特征之间具有可比性。
2、特征工程从原始数据中提取了有意义的特征。
例如，通过计算某些字段的均值、方差等统计量，以及构建新的特征组合，来增强数据的表达能力。
对特征进行了筛选和降维，使用了主成分分析（PCA）等方法，减少了特征的数量，同时保留了主要的信息。
3、模型选择与训练尝试了多种数据挖掘模型，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。
使用交叉验证等技术对模型进行了评估和调优，选择了性能最优的模型。
4、模型评估使用测试集对训练好的模型进行了评估，计算了准确率、召回率、F1 值等指标，以评估模型的性能。
五、实验结果与分析1、不同模型的性能比较决策树模型在准确率上表现较好，但在处理复杂数据时容易出现过拟合现象。
随机森林模型在稳定性和泛化能力方面表现出色，准确率和召回率都比较高。
SVM 模型对于线性可分的数据表现良好，但对于非线性数据的处理能力相对较弱。
2、特征工程的影响经过合理的特征工程处理，模型的性能得到了显著提升，表明有效的特征提取和选择对于数据挖掘任务至关重要。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告1 引言1.1 实验背景及意义随着信息技术的飞速发展，数据已经渗透到各行各业，成为企业的核心资产之一。
如何从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，成为当前研究的热点问题。
数据分析与挖掘作为一门跨学科的技术，旨在通过数学、统计、计算机等技术手段，从大量复杂的数据中发现潜在的规律和知识。
本实验通过对某企业销售数据的分析与挖掘，旨在为企业提供销售预测和客户分群，为市场策略制定提供科学依据。
1.2 实验目的本实验的主要目的如下：1.掌握数据分析与挖掘的基本方法和流程；2.应用描述性统计分析和探索性数据分析，揭示数据的内在规律；3.利用分类和聚类算法进行数据挖掘，为企业提供有价值的业务洞察；4.分析实验结果，为企业市场策略制定提供依据。
1.3 实验数据来源及预处理本实验所采用的数据来源于某企业的销售数据，包括客户基本信息、购买行为、商品信息等。
为保护企业隐私，数据已经过脱敏处理。
数据预处理主要包括以下步骤：1.数据清洗：去除数据中的空值、重复值和异常值，保证数据质量；2.数据整合：将不同来源的数据进行合并，形成可用于分析的数据集；3.数据转换：将数据转换为适当的格式和类型，便于后续分析。
经过预处理，数据集共包含10000条客户记录，200种商品信息，时间跨度为2019年至2021年。
接下来，我们将基于这些数据展开深入的数据分析与挖掘。
2 数据分析方法与工具2.1 数据分析方法概述2.1.1 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，通过对数据进行汇总和描述，揭示数据的中心趋势和离散程度。
在本实验中，我们采用了均值、中位数、标准差等统计量来描述数据的基本特征，以便对数据集有初步的了解。
2.1.2 探索性数据分析探索性数据分析（EDA）旨在挖掘数据中的潜在规律和关系。
我们通过绘制散点图、直方图、箱线图等，观察数据分布、异常值以及变量之间的关系，为后续的分析和建模提供依据。
2.2 数据挖掘算法介绍2.2.1 分类算法分类算法是基于已有的数据集，通过建立分类模型，对新数据进行分类预测。
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《数据挖掘》实验报告目录1.关联规则的基本概念和方法 (2)1.1数据挖掘 (2)1.1.1数据挖掘的概念 (2)1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2)1.2关联规则 (3)1.2.1关联规则的概念 (3)1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4)2.用Matlab实现关联规则 (6)2.1Matlab概述 (6)2.2基于Matlab的Apriori算法 (7)3.用java实现关联规则 (11)3.1java界面描述 (11)3.2java关键代码描述 (14)4、实验总结 (19)4.1实验的不足和改进 (19)4.2实验心得 (20)1.关联规则的基本概念和方法1.1数据挖掘1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。
在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。
数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。
数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据）·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式）·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。
数据挖掘主要包括以下方法。
神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。
神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。
遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。
遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。
遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。
如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。
但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。
决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
粗糙集方法：粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗糙集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。
粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。
但粗糙集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。
而现实信息表中连续属性是普遍存在的。
因此连续属性的离散化是制约粗糙集理论实用化的难点。
覆盖正例排斥反例方法：它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。
首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。
与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。
按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。
比较典型的算法有michalski的aq11方法、洪家荣改进的aq15方法以及他的ae5方法。
统计分析方法：在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。
可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。
模糊集方法：即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。
系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。
还有接下来重点介绍的关联规则方法。
1.2关联规则1.2.1关联规则的概念关联规则的一个典型例子是购物篮分析。
它是由著名的全国五百强沃尔玛发现的，沃尔玛有着世界最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。
在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
关联规则由此进入人们的视野。
关联规则挖掘被定义为假设I是项的集合。
给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。
关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即条件概率。
下面举个例子来更好地说明关联规则。
给定AllElectronics关系数据库，一个数据挖掘系统可能发现如下形式的关联规则Age（X,“20….29”）^income（X,“20,000….29,000”）？=>buys(X,“CD-Player”) [Support=20%,Confident=60%]其中X是变量，代表顾客，该关联规则表示所研究的AllElectronics数据库中，顾客有20%在20-29岁，年收入在20,000-29,000之间，并且购买CD机；这个年龄和收入组的顾客购买CD机的可能性有60%。
1.2.2关联规则的实现——Apriori算法1.2.2.1算法描述Apriori算法在发现关联规则领域具有很大影响力。
算法命名源于算法使用了频繁项集性质的先验（prior）知识。
在具体实验时，Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。
其中，挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。
Apriori算法使用一种称作逐层搜索的迭代方法，K项集用于搜索（K+1）项集。
首先，通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。
该集合记作L1。
然后，L1用于寻找频繁2项集的集合L2，L2用于寻找L3，如此下去，直到不能再找到频繁K项集。
为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori的重要性质用于压缩搜索空间。
Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
如何在算法中使用Apriori性质？主要有两步过程组成：连接步和剪枝步。
(1) 连接步：为找L K，通过将L(k-1)与自身连接产生候选K项集的集合。
该候选项集合记作C K。
设l1和l2是L k-1中的项集。
记号l i[j]表示l i中的第j项。
执行L(k-1)连接L(k-1)，如果它们的前（K-2）项相同的话，其中L(k-1)的元素是可连接的。
(2) 剪枝步：为压缩C K，可以用Apriori的性质：任何非频繁的（K-1）项集都不是频繁K项集的子集。
因此，如果候选K项集的（K-1）项子集不在L(k-1)中，则该候选也不可能是频繁的，从而可以从C K中删除。
1.2.2.1算法举例Apriori 算法的伪代码Input: DB, min_supOutput: result = 所有频繁项集的他们的支持度方法：Result: = {};K: =1;C1: = 所有的1-项集While(C k)dobegin为每一个C k中的项集生成一个计数器;For（i=1; i<[DB]; i++）begin对第i个记录T支持的每一个C k中的项集，其计数器加1;endL k: =C k中满足大于min_sup的全体项集;L k支持度保留;Result: =ResultÛLKC k+1: =所有的（k+1）-项集中满足其k-子集都在L k里的全体；k=k+1;enddo下面举个例子来说明Apriori算法。
设某个数据库中有9个事务。
即|D|=9。
使用图1.2解释Apriori算法发现D中的频繁项集。
表1.1 某超市的销售项目的事务记录（1）在算法的第一次迭代时，每个项都是候选1项集的集合C1的成员。
算法简单地扫描所有的事务，对每个项的出现次数计数。
（2）假设最小支持度计数为2，即，min_sup=2。
可以肯定频繁1项集的集合L1。
（3）为了发现频繁2项集的集合L2，算法使用L1和L1的连接C2。
注意，在剪枝步中，没有候选从C2中删除，因为这些候选的每个子集也是频繁的。
（4）扫描数据库D中的事务，累计C2中每个候选相集的支持计数，如图1.2的第二行中间的表所示。