%Run apriori-test.py

step-0：创建一个用于测试的简单数据集dataSet
dataSet： [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]

step-1：将数据集中全部记录所包含的不同项作为单元素集合添加至列表C1
C1： [frozenset({1}), frozenset({2}), frozenset({3}), frozenset({4}), frozenset({5})]

step-2：将数据集dataSet列表中的元素转化为集合
D： [{1, 3, 4}, {2, 3, 5}, {1, 2, 3, 5}, {2, 5}]

step-3：对数据集D中的集合进行扫描，计算列表C1集合中的支持度，并将支持度大于最小支持度的集合存入频繁项集列表L1
L1： [frozenset({1}), frozenset({3}), frozenset({2}), frozenset({5})]
suppData0： {frozenset({4}): 0.25, frozenset({5}): 0.75, frozenset({2}): 0.75, frozenset({3}): 0.75, frozenset({1}): 0.5}

step-4：利用apriori算法发现频繁项集
L： [[frozenset({1}), frozenset({3}), frozenset({2}), frozenset({5})], [frozenset({3, 5}), frozenset({1, 3}), frozenset({2, 5}), frozenset({2, 3})], [frozenset({2, 3, 5})], []]
suppData： {frozenset({5}): 0.75, frozenset({3}): 0.75, frozenset({2, 3, 5}): 0.5, frozenset({1, 2}): 0.25, frozenset({1, 5}): 0.25, frozenset({3, 5}): 0.5, frozenset({4}): 0.25, frozenset({2, 3}): 0.5, frozenset({2, 5}): 0.75, frozenset({1}): 0.5, frozenset({1, 3}): 0.5, frozenset({2}): 0.75}

step-5：从频繁项集中挖掘关联规则
frozenset({5}) --> frozenset({3}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({3}) --> frozenset({5}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({3}) --> frozenset({1}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({1}) --> frozenset({3}) conf: 1.0
frozenset({5}) --> frozenset({2}) conf: 1.0
frozenset({2}) --> frozenset({5}) conf: 1.0
frozenset({3}) --> frozenset({2}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({2}) --> frozenset({3}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({5}) --> frozenset({2, 3}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({3}) --> frozenset({2, 5}) conf: 0.6666666666666666
frozenset({2}) --> frozenset({3, 5}) conf: 0.6666666666666666
rules： [(frozenset({5}), frozenset({3}), 0.6666666666666666), (frozenset({3}), frozenset({5}), 0.6666666666666666), (frozenset({3}), frozenset({1}), 0.6666666666666666), (frozenset({1}), frozenset({3}), 1.0), (frozenset({5}), frozenset({2}), 1.0), (frozenset({2}), frozenset({5}), 1.0), (frozenset({3}), frozenset({2}), 0.6666666666666666), (frozenset({2}), frozenset({3}), 0.6666666666666666), (frozenset({5}), frozenset({2, 3}), 0.6666666666666666), (frozenset({3}), frozenset({2, 5}), 0.6666666666666666), (frozenset({2}), frozenset({3, 5}), 0.6666666666666666)]

示例：发现毒蘑菇的相似毒蘑菇的相似特征
在结果中搜索包含有毒特征值2的频繁项集：
frozenset({'2', '93'})
frozenset({'85', '2'})
frozenset({'2', '36'})
frozenset({'2', '59'})
frozenset({'2', '34'})
frozenset({'2', '28'})
frozenset({'2', '23'})
frozenset({'2', '63'})
frozenset({'2', '67'})
frozenset({'53', '2'})
frozenset({'2', '90'})
frozenset({'2', '39'})
frozenset({'2', '86'})
frozenset({'2', '76'})