随着大数据时代的到来，数据挖掘技术变得越来越重要。其中，Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，广泛应用于购物篮分析等场景。下面，我们通过一个简单的例子来理解Apriori算法的工作原理。

假设一家超市想要了解顾客购买商品之间的关系，以便更好地进行货架布局和促销活动。他们收集了以下交易记录：

1. 牛奶 🥛 面包 🍞

2. 面包 🍞 鸡蛋 🥚

3. 牛奶 🥛 面包 🍞 鸡蛋 🥚

4. 牛奶 🥛 黄油 🧈

5. 面包 🍞 鸡蛋 🥚 黄油 🧈

第一步，我们需要确定最小支持度（Support）和最小置信度（Confidence）。假设最小支持度为60%，最小置信度为70%。

接下来，我们使用Apriori算法来找出频繁项集：

- 单个商品的项集：

- 牛奶 🥛 出现次数：2次

- 面包 🍞 出现次数：3次

- 鸡蛋 🥚 出现次数：2次

- 黄油 🧈 出现次数：2次

根据最小支持度60%，面包 🍞 符合条件。

第二步，我们检查两个商品组合的项集，发现只有面包 🍞 和鸡蛋 🥚 的组合满足最小支持度要求。

最后，我们可以得出结论：面包 🍞 和鸡蛋 🥚 经常一起被购买，因此可以将这两种商品放在相邻的位置，以增加销售机会。