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修改 Apriori 算法的文档

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jiangzhonglian
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docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md
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@@ -28,13 +28,13 @@
## Apriori 原理
假设我们一共有 4 个商品: 商品0, 商品1, 商品2, 商品3。
所有可能的组合如下:
所有可能的情况如下:
![4种商品的所有组合](../images/11.Apriori/apachecn_apriori_goods_all_1.jpg)
如果我们计算所有组合的支持度，也需要计算 15 次。即 2^N - 1 = 2^4 - 1 = 15。
随着物品的增加，计算的次数呈指数的形式增长 ...
为了降低计算次数和时间，研究人员发现了一种所谓的 Apriori 原理，即某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。
例如，如果 {0, 1} 是频繁的，那么 {0}, {1} 也是频繁的。
该原理直观上没有什么帮助，但是如果反过来看就有用了，也就是说如果一个项集是 `非频繁项集`，那么它的所有超级也是非频繁项集，如下图所示:
该原理直观上没有什么帮助，但是如果反过来看就有用了，也就是说如果一个项集是 `非频繁项集`，那么它的所有超集也是非频繁项集，如下图所示:
![非频繁项集](../images/11.Apriori/非频繁项集.png)