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从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或关联规则学习。过程分为两步：1.提取频繁项集。2.从频繁项集中抽取出关联规则。 频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合。 关联规则是暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例，用来表示项集的频繁程度。支持度定义在项集上。 可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义的。这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡萄酒})/支持度({尿布})”。 寻找频繁项集 Apriori原理：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。反过来，如果一个项集是非频繁项

spring-petclinic-master运行mvn install报错：Failed to execute goal io.spring.javaformat:spring-javaformat-maven-plugin:0.0.19:validate (default) on project spring-petclinic: Formatting violations found in the following files: 如下图所示： D:\eclipse-workspace\190603\spring-petclinic-master>mvn install [INFO]

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本资源为基于Java+Swing+IO流实现的贪吃蛇大作战小游戏。实现了界面可视化、基本的吃食物功能、死亡功能、移动功能、积分功能，并额外实现了主动加速和鼓励机制。项目教程已更新博客，可在个人主页查看。资源中包含完整的项目源码以及游戏所有组件的图像资源，供大家下载交流学习！ 适用人群：Java初学者，课程设计，大作业，平时练习

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