關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義

Apriori算法的計算復雜度受多個因素的影響，其中包括支持度閥值、項數(shù)（維度）、事務(wù)數(shù)和事務(wù)平均寬度。以下是對每個選項的分析：

A: 支持度閥值
支持度閥值決定了頻繁項集的最低出現(xiàn)次數(shù)。較高的支持度閥值會減少頻繁項集的數(shù)量，從而降低計算復雜度。反之，較低的支持度閥值會增加頻繁項集的數(shù)量，增加計算復雜度。

B: 項數(shù)（維度）
項數(shù)（維度）是指數(shù)據(jù)集中不同項的總數(shù)。項數(shù)越多，可能的候選項集就越多，計算復雜度也會相應(yīng)增加。

C: 事務(wù)數(shù)
事務(wù)數(shù)是指數(shù)據(jù)集中事務(wù)的總數(shù)。事務(wù)數(shù)越多，計算支持度的次數(shù)也會增加，從而增加計算復雜度。

D: 事務(wù)平均寬度
事務(wù)平均寬度是指每個事務(wù)中包含的項的平均數(shù)量。事務(wù)平均寬度越大，計算頻繁項集的復雜度也會增加，因為每個事務(wù)中包含的項越多，可能的組合也越多。

綜合以上分析，Apriori算法的計算復雜度受以上所有因素的影響。因此，正確答案是：

**A: 支持度閥值 B:項數(shù)（維度） C:事務(wù)數(shù) D: 事務(wù)平均寬度**

這四個選項都會影響Apriori算法的計算復雜度。