Apriori算法是用于挖掘关联规则的一种经典算法，可以通过可视化来展示算法的结果。以下是几种展示Apriori算法结果的可视化方法：
频繁项集的可视化：可以使用条形图或热力图来展示频繁项集的支持度，支持度越高的项集会在图表中显示为更明显的颜色或更高的条形。
关联规则的可视化：可以使用网络图来展示不同项之间的关联关系，节点代表不同的项，边代表项之间的关联规则，边的粗细或颜色可以表示关联规则的置信度或支持度。
关联规则的树状图：可以使用树状图来展示不同项之间的关联规则，树状图可以清晰地展示不同项之间的关系，以及规则的置信度和支持度等信息。
关联规则的散点图：可以使用散点图来展示不同项之间的关联规则，散点图可以直观地展示不同项之间的关联程度，以及规则的置信度和支持度等信息。
通过以上几种可视化方法，可以更直观地展示Apriori算法的结果，帮助用户快速理解挖掘到的关联规则。
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