要改进Apriori算法的结果，可以结合其他数据挖掘算法来进行优化。以下是一些可能的方法：
使用FP-Growth算法：FP-Growth算法是另一种常用的频繁模式挖掘算法，相比于Apriori算法，它具有更高的效率和更好的性能。可以先使用FP-Growth算法找出频繁模式，然后再进行关联规则挖掘。
使用关联规则挖掘算法：除了Apriori算法和FP-Growth算法，还有其他一些关联规则挖掘算法，如Eclat算法、CARMA算法等。可以尝试结合这些算法来进行关联规则挖掘，以获得更准确和更有价值的结果。
数据预处理：在使用Apriori算法之前，可以对数据进行一些预处理工作，如数据清洗、数据转换、数据规范化等，以提高挖掘的效果和结果的质量。
参数调优：在使用Apriori算法时，可以调整算法的参数，如最小支持度、最小置信度等，以获得更好的挖掘结果。可以通过实验和交叉验证等方法来确定最佳的参数值。
综合利用以上方法，可以有效地改进Apriori算法的结果，提高关联规则挖掘的效果和质量。
