Apriori算法是数据挖掘技术中一种常用的关联分析算法。Web上有很多资料，可以帮助我们深入了解它。本文要结合R语言，就Apriori算法在实际应用中的形式，做一个例题分析。
首先，我们所探讨的数据集是一份关于用户购买热狗的记录，使用R语言读取的。下面的代码介绍了如何使用R语言中的轮廓函数从一个excel文件中读取数据并将其存储在data frame中：
```R
raw <- read.csv('hotdog.csv', header = TRUE)
data <- data.frame(raw)
```
接下去，我们便可使用library中的“arules”函数来根据我们抽取的数据集，调用Apriori算法，并进行计算。下面的示例代码展示了如何使用R语言中“arules”函数，将购物记录转换成关联规则 —— 两个参数，分别在0.4和0.8之间。
```R
rules <- apriori(data, parameter = list(support = 0.4, confidence = 0.8))
```
最后，我们可以通过以下的示例代码，展示结果 —— 把每条规则的具体信息显示出来，以及每组购物记录的支持度、置信度、提升度和执行价值的概述。
```R
inspect(rules)
```
总而言之，通过本文的介绍，我们可以非常方便地使用R语言实现Apriori算法。我们已经知道该算法常被应用在关联分析中，并进行可视化。此外，R语言在数据挖掘领域也发挥着重要作用，更是是统计分析者实现统计分析、软件开发者进行可视化统计分析的利器。
