O princípio Apriori constitui uma abordagem central na mineração de regras de associação, particularmente no âmbito do algoritmo Apriori. Esse princípio estabelece que, se determinado conjunto de itens é identificado como frequente em um banco de dados transacional, todos os subconjuntos desse conjunto também serão frequentes. Tal propriedade é utilizada para reduzir o espaço de busca, eliminando combinações de itens cujos subconjuntos não satisfaçam o critério mínimo de suporte, otimizando, assim, o processo de extração de padrões úteis.Fonte: adaptado de: AGRAWAL, Rakesh et al. Fast algorithms for mining association rules. In: 20th INTERNATIONAL CONFERENCE ON VERY LARGE DATA BASES (VLDB), 20., 1994. Proceedings [...]. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1994. Com base no contexto do algoritmo Apriori de mineração de regras de associação, analise as afirmativas a seguir:I. O princípio Apriori afirma que se um conjunto de itens é infrequente, então seus subconjuntos também são infrequentes. Isso não é verdadeiro, pois um subconjunto de um conjunto infrequente pode ser frequente. II. O princípio Apriori é usado no algoritmo Apriori para reduzir a quantidade de candidatos a conjuntos frequentes que precisam ser considerados. Isso é feito removendo os conjuntos de itens infrequentes e seus subconjuntos da análise. III. O princípio Apriori estabelece que se um conjunto de itens é frequente, então todos os seus subconjuntos também são frequentes. Por exemplo, se {pão, leite} é um conjunto frequente, então tanto {pão} quanto {leite} também são frequentes. IV. O princípio Apriori é usado para aumentar a quantidade de candidatos a conjuntos frequentes que precisam ser considerados. Isso não é verdadeiro, pois o princípio é usado para reduzir a quantidade de candidatos, eliminando conjuntos infrequentes e seus subconjuntos da análise.É correto o que se afirma em: A) II e III, apenas. B) I, III e IV, apenas. C) I, II, III e IV. D) I, apenas. E) II e IV, apenas.