Apriori算法中的項(xiàng)集長(zhǎng)度由用戶(hù)事先指定的最小支持度閾值和最小置信度閾值來(lái)決定。通常情況下，用戶(hù)需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和任務(wù)需求來(lái)調(diào)整這兩個(gè)閾值，以確定最佳的項(xiàng)集長(zhǎng)度。
一般來(lái)說(shuō)，如果項(xiàng)集的長(zhǎng)度過(guò)大，可能會(huì)導(dǎo)致算法運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，同時(shí)也會(huì)增加規(guī)則的復(fù)雜性；反之，如果項(xiàng)集的長(zhǎng)度過(guò)小，可能會(huì)導(dǎo)致挖掘結(jié)果的覆蓋范圍不夠廣泛，無(wú)法發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
因此，需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)和調(diào)整來(lái)確定最佳的項(xiàng)集長(zhǎng)度，以獲得既能滿(mǎn)足數(shù)據(jù)挖掘需求又能保持較高效率的結(jié)果。可以通過(guò)嘗試不同的最小支持度和最小置信度閾值來(lái)找到適合的項(xiàng)集長(zhǎng)度。
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